介绍

该错误属于PyTorch中的运行时错误(RuntimeError)，意味着函数的参数类型与预期不符。具体而言，函数期望接收的是一个torch.FloatTensor类型的对象，但实际传入的是一个torch.cuda.FloatTensor类型的对象，也就是说，函数要求的参数在GPU上，而实际传入的参数在CPU上。该错误通常是由于代码中没有对张量类型进行正确的处理而导致的。

解决方案

这个错误的解决方案很简单，只需要将参数移到GPU上或者将函数期望的参数类型更改为torch.cuda.FloatTensor。

将参数移到GPU上

如果你的GPU可用的话，将参数移到GPU上可以解决这个问题。具体而言，可以使用.to()函数将CPU上的张量转移到GPU上。例如：

import torch

device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')

# 将cpu_tensor移动到gpu上
cpu_tensor = torch.randn((3,3))
gpu_tensor = cpu_tensor.to(device)

这样，gpu_tensor就是一个在GPU上的张量了。如果你的代码已经在GPU上运行了，确保你的参数也在GPU上。

将函数期望的参数类型更改为torch.cuda.FloatTensor

如果你不想将参数移到GPU上，则可以考虑更改函数期望的参数类型，将其更改为torch.cuda.FloatTensor。不过这种方法只有在你确定所有的输入都应该在GPU上的情况下才适用。

例如，如果你要将一个张量设置为0，则可以使用zero_()函数，其期望的参数类型为torch.FloatTensor。但是上面提到的问题可能会导致该函数出错，因此，将其更改为torch.cuda.FloatTensor类型即可：

import torch

device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')

# 创建一个在gpu上的张量
gpu_tensor = torch.randn((3,3), device=device)

# 将'zero_'函数期望的参数类型更改为'torch.cuda.FloatTensor'
torch.set_default_tensor_type(torch.cuda.FloatTensor)

# 将gpu_tensor的所有元素设置为0
gpu_tensor.zero_()

print(gpu_tensor)

这里使用了torch.set_default_tensor_type()函数将默认张量类型更改为torch.cuda.FloatTensor，以确保所有的张量都是在GPU上进行计算的。