对于代码： # 创建一个transformer模型对象，并将其移动到GPU上（如果有） model = TransformerModel(input_size=input_size, output_size=output_size, num_layers=num_layers, num_heads=num_heads, dim_feedforward=dim_feedforward, dropout=dropout) device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu") print("use device: ",device) torch.cuda.set_device(device) torch.backends.cudnn.benchmark = True model=model.to(device) # 定义一个损失函数，这里使用均方误差损失函数 criterion = nn.MSELoss() # 定义一个优化器，这里使用Adam优化器 optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=learning_rate) # 开始训练模型 for epoch in range(num_epochs): model.train() # 设置模型为训练模式 train_loss = 0.0 # 初始化训练损失为0.0 for i, (inputs, outputs) in enumerate(train_loader): # 前向传播，得到模型的预测输出 inputs=inputs.to(device) outputs=outputs.to(device) preds = model(inputs, outputs) 它报错了： RuntimeError: Expected all tensors to be on the same device, but found at least two devices, cuda:0 and cpu! (when checking argument for argument index in method wrapper__index_select) 这是为什么？

这个错误是由于模型的输入数据和标签数据不在同一个设备上引起的。根据代码，你已经将模型移动到GPU上（如果有）了，但是你没有检查数据是否在相同的设备上。在这种情况下，你需要将输入数据和标签数据也移动到相同的设备上，可以通过以下代码解决问题：

inputs=inputs.to(device)
outputs=outputs.to(device)

将其放在 `for` 循环中加载数据的那个位置即可。