torch.bmm（）很占cpu吗

根据提供的引用内容，无法得出torch.bmm()是否占用大量CPU的结论。torch.bmm()是PyTorch中的一个矩阵批量相乘函数，它支持TensorFloat32数据的操作。该函数的输入和输出都是Tensor类型的数据，因此它的计算过程需要占用一定的CPU资源。但是，具体占用多少CPU资源取决于输入数据的大小和计算的复杂度。如果输入数据的规模很大，那么计算过程可能会占用较多的CPU资源。如果输入数据的规模较小，那么计算过程可能会占用较少的CPU资源。因此，需要根据具体情况来评估torch.bmm()函数的CPU占用情况。

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# 假设有以下数据 input_question = torch.tensor([[1, 2, 3], [2, 2, 3], [3, 3, 3], [4, 5, 6]], dtype=torch.long, device=torch.device('cpu')) # 输入的问题 input_answer = torch.tensor([[4, 5, 6, 7], [3, 5, 8, 7], [1, 5, 2, 7], [4, 5, 0, 9]], dtype=torch.long, device=torch.device('cpu')) # 输入的答案 vocab_size = 10000 # 词汇表大小 embed_size = 300 # 嵌入维度 hidden_size = 512 # 隐层维度 topk = 4 model = QABasedOnAttentionModel(vocab_size, embed_size, hidden_size, topk) loss_fn = CustomLoss() optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001) num_epochs = 10 # 训练模型 for epoch in range(num_epochs): optimizer.zero_grad() logits = model(input_question, input_answer) # 找到每行最大的两个值及其索引 loss = loss_fn(logits, input_answer.float()) loss.backward() optimizer.step() RuntimeError: element 0 of tensors does not require grad and does not have a grad_fn

根据你提供的代码，我注意到在模型的前向传播函数中，将问题和答案的张量`input_question`和`input_answer`作为输入，并在模型中进行了一系列操作。

然而，出现了`RuntimeError: element 0 of tensors does not require grad and does not have a grad_fn`错误。这个错误通常发生在尝试对不需要梯度的张量进行反向传播时。

在你的情况下，这个错误可能是由于使用了`torch.nn.Parameter`而导致的。在模型的前向传播函数中，不需要将输入的张量转换为`torch.nn.Parameter`类型。通常情况下，直接将输入的张量传递给模型即可。

因此，将模型的前向传播函数修改如下：

def forward(self, input_question, input_answer):
    question_embed = self.embedding(input_question)
    answer_embed = self.embedding(input_answer)

    _, question_hidden = self.encoder(question_embed)
    answer_outputs, _ = self.encoder(answer_embed, question_hidden)

    attention_weights = self.attention(answer_outputs).squeeze(dim=-1)
    attention_weights = torch.softmax(attention_weights, dim=1)

    context_vector = torch.bmm(attention_weights.unsqueeze(dim=1), answer_outputs).squeeze(dim=1)

    logits = self.decoder(context_vector)

    return logits

请确保在调用`loss.backward()`之前，所有需要梯度计算的参数都设置了`requires_grad=True`。在你的代码中，通过`model.parameters()`获取到的参数已经设置了`requires_grad=True`，所以这部分是正确的。

如果问题仍然存在，请提供更多的上下文或详细的错误信息，以便我能更好地帮助你解决问题。

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。