RuntimeError: Input type (torch.FloatTensor) and weight type (torch.cuda.FloatTensor) should be the same or input should be a MKLDNN tensor and weight is a dense tensor

这个错误通常出现在使用 GPU 加速训练的时候，由于数据类型不匹配导致的。具体来说，可能是模型的参数（weight）在 GPU 上，但输入数据（input）在 CPU 上，或者两者的数据类型不匹配。

解决方法是将数据类型转换成一致的类型。如果输入数据在 CPU 上，可以使用 `to()` 方法将其转换到 GPU 上，例如：

input = input.to(device)

其中，device 是指定的 GPU 设备，可以使用 `torch.device()` 函数创建：

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

如果模型参数在 CPU 上，可以使用 `to()` 方法将其转换到 GPU 上，例如：

model.to(device)

如果两者的数据类型不匹配，例如输入数据是 FloatTensor，而模型参数是 DoubleTensor，可以使用 `type()` 方法将其转换成一致的类型，例如：

input = input.type(torch.DoubleTensor)

需要根据具体情况选择合适的解决方法。

相关问题

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")`。

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。