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

这个错误通常是由于输入张量和权重张量的数据类型不匹配导致的。您可以通过将输入张量转换为与权重张量相同的数据类型来解决此问题。例如，如果权重张量的数据类型为torch.cuda.FloatTensor，则可以使用以下代码将输入张量转换为相同的数据类型：

input_tensor = input_tensor.type(torch.cuda.FloatTensor)

这将使输入张量的数据类型与权重张量相同，从而解决此错误。

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

这个错误提示表明输入类型(torch.cuda.DoubleTensor)和权重类型(torch.DoubleTensor)不一致，需要将它们转换为相同的类型。可以使用.to()方法将输入和权重都转换为相同的类型，例如：

input = input.to(torch.double)
weight = weight.to(torch.double)

如果你使用的是GPU，还需要将它们都移动到相同的设备上，例如：

input = input.to(device)
weight = weight.to(device)

其中，device是你当前使用的设备，可以使用torch.device()方法指定。

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

这个错误通常是因为你的输入张量和模型的权重张量的类型不一致，一个是在 GPU 上的 float 类型，一个是在 CPU 上的 float 类型。你可以通过以下两种方式解决这个问题：

1. 将输入张量转换为在 CPU 上的 float 类型，可以使用 `input_tensor.cpu().float()`。
2. 将模型的权重张量转换为在 GPU 上的 float 类型，可以使用 `model.to(device)` 将模型移动到 GPU 上。