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。

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

引用: "错误名称return F.conv2d(input, weight, bias, self.stride, RuntimeError: Input type (torch.FloatTensor) and weight type (torch.cuda.FloatTensor) should be the same"
错误原因是输入的数据类型和权重的数据类型不匹配。模型要求输入的数据类型和权重的数据类型应该一致，但是实际情况中它们的数据类型不同，导致了错误的发生。

修复方法是将数据类型进行转换，使输入的数据类型和权重的数据类型保持一致。可以使用`model.cuda()`方法将模型和数据转移到GPU上，并确保数据类型匹配。可以按照以下步骤进行修复：
1. 将模型和输入数据都移动到GPU上，可以使用`model.cuda()`和`input.cuda()`方法。
2. 将权重的数据类型转换为与输入数据一致的数据类型，可以使用`weight.to(input.dtype)`方法。

修复后，再次运行代码应该不会出现这个错误。

下面是mnist数据集测试的案例参考资料：
引用:【1】stackoverflow 问答：RuntimeError: Input type (torch.FloatTensor) and…

运行以上代码报错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不同的设备上引起的。你可以通过将模型和输入数据都移动到同一个设备上来解决这个问题。如果你正在使用GPU，可以通过使用`to`方法将模型和输入数据都移动到GPU上。例如：

model.to(device)
input_data = input_data.to(device)

其中，`device`是指定的设备，可以是`'cuda'`或`'cpu'`。注意，如果你的输入数据已经在GPU上，你就不需要再次移动到GPU上了。