l, acc = d2l.train_batch_ch13(net, features, labels, loss, trainer, devices) RuntimeError: Input type (torch.cuda.FloatTensor) and weight type (torch.FloatTensor) should be the same
时间: 2023-11-05 15:54:23 浏览: 30
这个错误通常是由于模型和输入数据在 GPU 上运行时的数据类型不匹配导致的。可能的解决方法是将输入数据转换为与模型期望的相同的数据类型。如果模型期望的数据类型是 `torch.cuda.FloatTensor`,则需要将输入数据转换为 `torch.cuda.FloatTensor` 类型。您可以使用 `features.cuda()` 和 `labels.cuda()` 来将输入数据转换为 CUDA 张量。如果您的模型和输入数据在 CPU 上运行,则将两者都转换为 `torch.FloatTensor` 类型即可。
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features, labels = features.to(devices[0]), labels.to(devices[0]) l, acc = d2l.train_batch_ch13(net, features, labels, loss, trainer, devices) RuntimeError: Input type (torch.cuda.FloatTensor) and weight type (torch.FloatTensor) should be the same
这个错误通常是由于模型和输入数据在 GPU 上运行时的数据类型不匹配导致的。您可以尝试将模型移动到对应的设备上,比如 `net.to(devices[0])`。如果模型期望的数据类型是 `torch.cuda.FloatTensor`,则需要将输入数据转换为与模型期望的相同的数据类型。您可以使用 `features.to(devices[0])` 和 `labels.to(devices[0])` 将输入数据转换为 CUDA 张量。
d2l.train_batch_ch13(net, features, labels, loss, trainer, devices)是用的哪个算法?
根据函数名和参数,可以猜测这是深度学习框架Dive into Deep Learning中第13章所介绍的多GPU训练算法。具体来说,该函数实现了在多个GPU上并行计算模型的前向传播和反向传播,并使用指定的优化器进行参数更新。算法本身可能是基于随机梯度下降(SGD)或其变种的优化算法,但无法确定具体使用的是哪种算法。