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")`。

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

这个错误通常是因为你的模型和输入数据不在同一个设备上（一个在CPU上，一个在GPU上）。你可以使用 `input_tensor.to(device)` 方法将输入数据移动到相同的设备上。

例如，如果你的模型在GPU上，而输入数据在CPU上，你可以这样调整：

import torch

device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
model.to(device)

# 将输入数据移动到相同的设备上
input_tensor = input_tensor.to(device)

# 正常运行模型
output = model(input_tensor)

其中，`input_tensor` 是你的输入数据，`model` 是你的模型。

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。