一、出错误背景： Pytorch 中想使用 CUDA 对程序计算进行加速 二、问题分析 错误的意思：object 的 device 类型期望得到的是 cuda 类型，但是实际上的类型确实 cpu 类型，在调用二分类交叉熵损失进行前向计算的时候 三、检查下面几点： 模型是否放到 ...

必须在cpu上(如果张量在gpu上，则会报错(我认为数组本身在cpu上，因此2个操作在cpu上，就可以 ...

有numpy和torch两种类型的数据 z = mean.clone().detach() + eps * torch.exp(logstd) 　　源代码这边报错了，修改如下 eps = eps.cuda() z = mean.cuda()+ eps ...

在pytorch中float32为float类型，而float64则为double类型，注意tensor的数据类型。 可以通过指定数据类型来获得所需要的类型数据。 ...

原因：变量没有加cuda data=data.cuda() ...

报错代码： 报错截图如下： 报这个错的原因在于，代码中的Tensor，一会在CPU中运行，一会在GPU中运行，所以最好是都放在同一个device中执行 核心代码： 并且将用到的Tensor都改为同一个device：Tensor.to(device) 上述代码修改后 ...

参考 https://blog.csdn.net/dong_liuqi/article/details/109823874 这种情况下，你还能发现batch_size为1时是不会报错的， batch_size为大于1会报错，报错的原因是同一batch中的entries的维数不一样 ...

运行代码时出现此问题，参数类型的错误 传的参数应该是torch.longtensor类型 使用a=torch.LongTensor()定义即可 ...