RuntimeError: Expected object of device type cuda but got device type cpu for argument #2 'mat2' in call to _th_bmm_out

这个错误通常是由于在CUDA设备上执行操作时，输入的张量不在CUDA设备上引起的。根据错误消息，这里的问题是第二个输入张量没有被正确地移动到CUDA设备上。

要解决这个问题，你可以使用`.to()`方法将张量移动到正确的设备上，比如将第二个输入张量移动到CUDA设备上。下面是一个示例代码：

import torch

# 创建一个CPU上的张量
tensor1 = torch.randn(3, 4)

# 创建一个CUDA上的张量
tensor2 = torch.randn(4, 5).cuda()

# 将第一个张量移动到CUDA设备上
tensor1 = tensor1.cuda()

# 执行矩阵乘法操作
result = torch.mm(tensor1, tensor2)

在这个例子中，我们首先将`tensor1`移动到CUDA设备上，然后执行矩阵乘法操作。确保两个张量都在合适的设备上应该可以解决这个问题。

相关问题

RuntimeError: Expected object of scalar type Long but got scalar type Float for argument #2 'target' in call to _thnn_nll_loss_forward

这个错误通常发生在使用 PyTorch 进行模型训练时，目标标签的数据类型不正确。PyTorch 的交叉熵损失函数 `nn.CrossEntropyLoss()` 期望输入的目标标签是 `torch.LongTensor` 类型的，而你的目标标签可能是 `torch.FloatTensor` 类型的。

解决这个问题的方法是将目标标签转换为 `torch.LongTensor` 类型，可以使用 `target.long()` 或者 `target.to(torch.long)` 方法进行转换。假设 `target` 是你的目标标签，你可以这样修改代码：

loss_fn = nn.CrossEntropyLoss()
loss = loss_fn(output, target.long())

或者

loss_fn = nn.CrossEntropyLoss()
loss = loss_fn(output, target.to(torch.long))

这样就可以避免这个错误了。

runtimeerror: expected object of scalar type long but got scalar type float for argument #2 'target' in call to _thnn_nll_loss_forward

这个错误通常表示您正在使用 PyTorch 中的交叉熵损失函数，并且您的目标张量（即正确的标签）中包含浮点数。但是，交叉熵损失函数期望目标张量中的元素是整数。因此，您需要将目标张量转换为整数类型。

您可以使用以下代码将目标张量转换为整数类型：

target = target.long()

如果您正在使用 DataLoader 加载数据，则可以在创建 DataLoader 时设置 `dtype` 参数以确保目标张量被正确加载为整数类型：

data_loader = DataLoader(dataset, batch_size=32, shuffle=True, num_workers=4, pin_memory=True, dtype=torch.long)

希望这可以帮助您解决问题！