【list与ModuleList区别】定义网络模型报错 Input type (torch.cuda.FloatTensor) and weight type (torch.FloatTensor)

最新推荐文章于 2025-12-16 10:44:31 发布
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#python #pytorch #深度学习

文章讲述了在使用PyTorch定义网络模型时遇到RuntimeError，原因在于没有正确处理CUDA转换和参数共享。作者提到使用`nn.ModuleList`代替list来定义网络层，以确保所有参数都被加载到GPU上。
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pytorch定义网络模型报错

RuntimeError: Input type (torch.cuda.FloatTensor) and weight type (torch.FloatTensor)

网上给出的解释都是模型没有载入cuda
但我是做了这一步的（model=model.to('cuda')）所以要排除这个原因

还有一种可能是网络定义的不好 导致部分参数没有载入cuda
比如我就是用python中的list定义了CNN层 导致模型初始化的时候没有被载入

以下是有问题的代码：

用python中的list定义网络
本来这样是没有出错的 因为这是一个多个block共享Reslayer参数的网络
但当我想改成不共享参数 即每一个block中都有参数 这事就会出问题

报错：RuntimeError: Input type (torch.cuda.FloatTensor) and weight type (torch.FloatTensor)

这事因为这时候的list中是有参数的 如果我还是这样定义 网络进行初始化的时候就会忽略这里面的参数

要改成nn.ModuleList定义层

以下是修改后的代码
请添加图片描述

或者仍然用blocklist=[]
只需要在最后加上一行

self.blocklist = nn.ModuleList(self.blocklist)

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