一、出錯誤背景： Pytorch 中想使用 CUDA 對程序計算進行加速 二、問題分析 錯誤的意思：object 的 device 類型期望得到的是 cuda 類型，但是實際上的類型確實 cpu 類型，在調用二分類交叉熵損失進行前向計算的時候 三、檢查下面幾點： 模型是否放到 ...

必須在cpu上(如果張量在gpu上，則會報錯(我認為數組本身在cpu上，因此2個操作在cpu上，就可以 ...

有numpy和torch兩種類型的數據 z = mean.clone().detach() + eps * torch.exp(logstd) 　　源代碼這邊報錯了，修改如下 eps = eps.cuda() z = mean.cuda()+ eps ...

在pytorch中float32為float類型，而float64則為double類型，注意tensor的數據類型。 可以通過指定數據類型來獲得所需要的類型數據。 ...

原因：變量沒有加cuda data=data.cuda() ...

報錯代碼： 報錯截圖如下： 報這個錯的原因在於，代碼中的Tensor，一會在CPU中運行，一會在GPU中運行，所以最好是都放在同一個device中執行 核心代碼： 並且將用到的Tensor都改為同一個device：Tensor.to(device) 上述代碼修改后 ...

參考 https://blog.csdn.net/dong_liuqi/article/details/109823874 這種情況下，你還能發現batch_size為1時是不會報錯的， batch_size為大於1會報錯，報錯的原因是同一batch中的entries的維數不一樣 ...

運行代碼時出現此問題，參數類型的錯誤 傳的參數應該是torch.longtensor類型 使用a=torch.LongTensor()定義即可 ...