Input type (torch.cuda.FloatTensor) and weight type (torch.FloatTensor) should be the same具体在那修改

这个错误信息表明你使用的输入类型为 torch.cuda.FloatTensor，但权重类型却是 torch.FloatTensor，它们应该是一样的。

要修正这个错误，可以将权重转换为 torch.cuda.FloatTensor，例如：

weights = weights.to(torch.cuda.FloatTensor)

或者，将输入转换为 torch.FloatTensor：

inputs = inputs.to(torch.FloatTensor)

两者取决于你的具体需求和环境。

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Input type (torch.cuda.FloatTensor) and weight type (torch.FloatTensor) should be the same

这个错误通常是由于在使用 GPU 时，输入张量和模型权重张量的数据类型不一致导致的。通常情况下，输入张量应该是 `torch.cuda.FloatTensor` 类型，而模型权重张量应该是 `torch.cuda.FloatTensor` 类型。

要解决这个问题，可以尝试将输入张量的数据类型转换为 `torch.cuda.FloatTensor`，或者将模型权重张量的数据类型转换为 `torch.FloatTensor`。具体的方法取决于你的代码实现方式，但通常情况下可以使用 `to()` 方法进行数据类型转换。例如：

input_tensor = input_tensor.to(torch.device("cuda"))

或者

model_weight = model_weight.to(torch.device("cpu"))

需要根据具体情况进行调整。

RuntimeError: Input type (torch.cuda.FloatTensor) and weight type (torch.cuda.HalfTensor) should be the same

这个错误通常是因为输入张量的数据类型与模型权重张量的数据类型不匹配导致的。在这种情况下，输入张量的数据类型是`torch.cuda.FloatTensor`，而模型权重张量的数据类型是`torch.cuda.HalfTensor`，它们不匹配。

要解决这个问题，你需要确保输入张量和模型权重张量的数据类型相同。你可以使用`torch.Tensor.type()`方法将输入张量转换为与模型权重张量相同的数据类型，或者使用`torch.nn.Module.half()`方法将模型权重张量转换为与输入张量相同的数据类型，这取决于你的具体情况。