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
时间: 2023-11-05 11:21:37 浏览: 289
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.HalfTensor) should be the same
这个错误是由于输入类型(torch.FloatTensor)和权重类型(torch.cuda.HalfTensor)不匹配导致的。根据你提供的引用内容,我们可以看到这个错误与之前的错误形式类似,只是类型不同。
根据引用和引用,我们可以推断出,当输入类型是torch.FloatTensor时,权重类型应该是torch.FloatTensor;当输入类型是torch.cuda.FloatTensor时,权重类型应该是torch.cuda.FloatTensor。因此,当输入类型是torch.FloatTensor时,权重类型为torch.cuda.HalfTensor是不匹配的,导致了错误的发生。
总之,为了解决这个错误,你需要确保输入类型和权重类型是相同的。你可以将输入和权重类型都改为torch.FloatTensor或者都改为torch.cuda.HalfTensor来解决这个问题。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [【PyTorch】常见错误: RuntimeError: Input type (torch.FloatTensor) and weight type (torch.cuda....](https://blog.csdn.net/qq_40520596/article/details/106980556)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [五、RuntimeError: Input type (torch.cuda.FloatTensor) and weight type (torch.FloatTensor)](https://blog.csdn.net/panchang199266/article/details/128153179)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]
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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