RuntimeError: Expected object of device type cuda but got device type cpu for argument #2 'mat2' in call to _th_bmm_out
时间: 2024-04-13 19:30:40 浏览: 12
这个错误通常是因为你正在尝试在使用 CUDA 的设备上执行操作时,将 CPU 上的张量传递给了需要使用 CUDA 张量的函数。要解决这个问题,你可以确保所有输入张量都在相同的设备上,或者将它们移动到正确的设备上。
如果你想在 CUDA 设备上执行操作,你可以将输入张量移动到 CUDA 设备上。例如,使用 `.to('cuda')` 方法将张量移动到默认的 CUDA 设备上:
```python
tensor = tensor.to('cuda')
```
如果你想在 CPU 上执行操作,你可以使用 `.to('cpu')` 方法将张量移动到 CPU 上:
```python
tensor = tensor.to('cpu')
```
确保所有的输入张量都在相同的设备上后,再次尝试运行代码看看问题是否解决了。
相关问题
RuntimeError: Expected object of scalar type Long but got scalar type Float for argument #2 'target' in call to _thnn_nll_loss_forward
这个错误通常发生在使用 PyTorch 进行模型训练时,目标标签的数据类型不正确。PyTorch 的交叉熵损失函数 `nn.CrossEntropyLoss()` 期望输入的目标标签是 `torch.LongTensor` 类型的,而你的目标标签可能是 `torch.FloatTensor` 类型的。
解决这个问题的方法是将目标标签转换为 `torch.LongTensor` 类型,可以使用 `target.long()` 或者 `target.to(torch.long)` 方法进行转换。假设 `target` 是你的目标标签,你可以这样修改代码:
```
loss_fn = nn.CrossEntropyLoss()
loss = loss_fn(output, target.long())
```
或者
```
loss_fn = nn.CrossEntropyLoss()
loss = loss_fn(output, target.to(torch.long))
```
这样就可以避免这个错误了。
runtimeerror: expected object of scalar type long but got scalar type float for argument #2 'target' in call to _thnn_nll_loss_forward
这个错误通常表示您正在使用 PyTorch 中的交叉熵损失函数,并且您的目标张量(即正确的标签)中包含浮点数。但是,交叉熵损失函数期望目标张量中的元素是整数。因此,您需要将目标张量转换为整数类型。
您可以使用以下代码将目标张量转换为整数类型:
```
target = target.long()
```
如果您正在使用 DataLoader 加载数据,则可以在创建 DataLoader 时设置 `dtype` 参数以确保目标张量被正确加载为整数类型:
```
data_loader = DataLoader(dataset, batch_size=32, shuffle=True, num_workers=4, pin_memory=True, dtype=torch.long)
```
希望这可以帮助您解决问题!