RuntimeError: 'out' 的张量在 CPU 上,参数 #1 'self' 的张量在 CPU 上,但希望它们在 GPU 上 - Python

当在执行 PyTorch 模型的过程中，出现 RuntimeError: 'out' 的张量在 CPU 上，参数 #1 'self' 的张量在 CPU 上，但希望它们在 GPU 上 错误时，一般是由于张量对象存储在 CPU 上，而模型需要在 GPU 上操作所导致的。

解决方法

为了解决这个问题，我们需要将张量对象从 CPU 移动到 GPU 上。具体而言，我们需要使用 .cuda() 方法将其移动到 GPU 上，示例代码如下：

if torch.cuda.is_available():
    device = torch.device("cuda")          
else:
    device = torch.device("cpu")

# 将模型和张量移动到 GPU 上
model.to(device)
out = out.to(device)

在上述代码中，我们首先检查是否有可用的 GPU 设备。如果有，我们将其指定为 PyTorch 当前使用的设备，否则我们将使用 CPU 设备。随后，我们可以使用 .to() 方法将模型和需要操作的张量对象移动到指定的设备上，这样就可以避免出现 RuntimeError: 'out' 的张量在 CPU 上，参数 #1 'self' 的张量在 CPU 上，但希望它们在 GPU 上 错误了。

总结

当出现 RuntimeError: 'out' 的张量在 CPU 上，参数 #1 'self' 的张量在 CPU 上，但希望它们在 GPU 上 错误时，我们需要将张量对象从 CPU 移动到 GPU 上。通过使用 .cuda() 方法将其移动到 GPU 上，可以有效地避免这样错误的出现。