state = torch.FloatTensor(state) TypeError: expected CPU (got CUDA)

这个错误通常是因为你正在尝试在GPU上进行操作，但是你的数据是在CPU上的。要解决这个问题，你需要将你的数据移动到GPU上。你可以使用以下代码将数据从CPU移动到GPU：

device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
state = state.to(device)

这里，我们首先检查是否有可用的GPU，如果有，我们将数据移动到GPU 0 上，否则我们将数据移动到CPU上。

相关问题

class YOLOLayer(nn.Module):FloatTensor = torch.cuda.FloatTensor if cuda else torch.FloatTensor但是pycharm提示torch.cuda下面没有FloatTensor？

在 PyCharm 中，当你输入 `torch.cuda.FloatTensor` 时，可能会出现提示 `torch.cuda` 下没有 `FloatTensor` 的情况。这是因为在较新的 PyTorch 版本中，`FloatTensor` 类已被弃用，取而代之的是 `torch.cuda.FloatTensor`。

解决此问题的一种方法是将 `FloatTensor` 替换为 `torch.cuda.FloatTensor`，以匹配当前版本的 PyTorch。你可以这样修改代码：

import torch

cuda = torch.cuda.is_available()
FloatTensor = torch.cuda.FloatTensor if cuda else torch.FloatTensor

# 使用 FloatTensor 进行后续的操作

这样修改后，代码应该就不会再提示错误了。记得确保你已正确安装了 PyTorch 和 CUDA，并根据你的环境设置合适的 CUDA 编译器版本。

FloatTensor = torch.cuda.FloatTensor if x.is_cuda else torch.FloatTensor

这段代码是一个三目运算符，判断输入张量x是否在CUDA上运行，如果是，则将FloatTensor设为torch.cuda.FloatTensor类型，否则设为torch.FloatTensor类型。

在PyTorch中，如果你的计算资源支持CUDA的话，可以将张量放到CUDA设备上进行计算，这样会有更快的计算速度。在这种情况下，需要使用torch.cuda.FloatTensor类型的张量。而如果你的计算资源不支持CUDA，那么就需要使用torch.FloatTensor类型的张量。

这段代码的作用是为了将后面的操作适配到CPU或GPU上，使得代码具有更好的通用性和可移植性。如果输入张量在CUDA上运行，那么后面的操作就会在CUDA上进行，否则就在CPU上进行。