RuntimeError: Input type (torch.FloatTensor) and weight type (torch.cuda.FloatTensor) should be the same or input should be a MKLDNN tensor and weight is a dense tensor
时间: 2023-11-05 14:41:42 浏览: 46
这个错误通常发生在你的输入张量类型与权重张量类型不匹配的情况下。根据你提供的错误信息,输入张量的类型是 `torch.FloatTensor`,而权重张量的类型是 `torch.cuda.FloatTensor`,这两者应该是相同的。
解决这个问题的一种方法是将输入张量转换为与权重张量相同的类型。你可以使用 `to()` 方法将其转换为 CUDA 张量,如下所示:
```python
input_tensor = input_tensor.to(torch.device("cuda"))
```
如果你没有使用 CUDA,你可以将其转换为 CPU 张量:
```python
input_tensor = input_tensor.to(torch.device("cpu"))
```
确保在进行其他操作之前,将输入张量转换为正确的类型。这样做后,你应该可以成功执行相应的操作。
相关问题
RuntimeError: Input type (torch.FloatTensor) and weight type (torch.cuda.HalfTensor) should be the same
这个错误是由于输入类型(torch.FloatTensor)和权重类型(torch.cuda.HalfTensor)不匹配导致的。根据你提供的引用内容,我们可以看到这个错误与之前的错误形式类似,只是类型不同。
根据引用和引用,我们可以推断出,当输入类型是torch.FloatTensor时,权重类型应该是torch.FloatTensor;当输入类型是torch.cuda.FloatTensor时,权重类型应该是torch.cuda.FloatTensor。因此,当输入类型是torch.FloatTensor时,权重类型为torch.cuda.HalfTensor是不匹配的,导致了错误的发生。
总之,为了解决这个错误,你需要确保输入类型和权重类型是相同的。你可以将输入和权重类型都改为torch.FloatTensor或者都改为torch.cuda.HalfTensor来解决这个问题。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [【PyTorch】常见错误: RuntimeError: Input type (torch.FloatTensor) and weight type (torch.cuda....](https://blog.csdn.net/qq_40520596/article/details/106980556)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [五、RuntimeError: Input type (torch.cuda.FloatTensor) and weight type (torch.FloatTensor)](https://blog.csdn.net/panchang199266/article/details/128153179)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]
RuntimeError: Input type (torch.FloatTensor) and weight type (torch.cuda.FloatTensor) should be the same
这个错误通常是由于模型和输入数据的设备不一致导致的。具体来说,模型在GPU上运行,但输入数据在CPU上。你需要将输入数据移动到GPU上,确保与模型的设备一致。可以使用`to()`方法将输入数据移动到GPU上,如下所示:
```
input_data = input_data.to(device)
```
其中,`device`是你的GPU设备。如果你的代码中使用了多个GPU,则需要指定具体的GPU编号,如`device = torch.device("cuda:0")`。