Expected tensor for argument #1 'input' to have the same device as tensor for argument #2 'weight';

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本文探讨了在使用GPU进行模型训练时，由于GPU设备不一致导致的运行时错误。详细解释了错误产生的原因，即训练模型的GPU与加载模型的GPU不同，或在多GPU并行模型加载时出现的问题。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

RuntimeError: Expected tensor for argument #1 'input' to have the same device as tensor for argument #2 'weight'; but device 0 does not equal 1 (while checking arguments for cudnn_convolution)
训练模型的GPU和你指定加载模型地GPU不同，或是多gpu并行模型加载时，容易报此错误

RuntimeError Expected tensor for argument #1 'input' to have the same device as tensor for argument
Jemary_的博客
10-23 7771
RuntimeError: Expected tensor for argument #1 'input' to have the same device as tensor for argument #2 'weight'; but device 1 does not equal 0 (while checking arguments for cudnn_convolution) 记录一下bu...
Expected tensor for argument #1 ‘input’ to have the same device as tensor for argument #2 ‘weight’；
最新发布
zhu_ba的博客
02-27 1043
RuntimeError Expected tensor for argument #1 'input' to have the same device as tensor for argument_runtimeerror: expected tensor for argument #1 'inp-优快云博客。定义调用b模块的函数，并在a模块里启动该函数。造成gpu设备的连接混乱。定义调用b模块的函数，并在a模块里启动该函数。是由于模型中的涉及到gpu等设备的函数调用问题。
Expected tensor for argument #1 ‘input‘ to have the same type as tensor for argument #2 ‘weight‘； bu
wozhiukbench的博客
04-21 762
这种错误就是tensor的数据类型不匹配.使用type()转化成同一数据类型即可 if reverse: x = XL.reshape(6,384,1,1).type(torch.float32)
Expected tensor for argument #1 ‘input‘ to have the same device as tensor for argument #2 ‘weight‘；
Mr.horse的博客
04-19 417
这种情况出现的原因之一是创建网络的语句没有放进train函数里 比如主文件中有train（），test（），eval（）......等各个函数，但是创建网络的语句：net=createnet()放在各个函数外面，然后在train（），test（），eval（）这几个函数里面使用函数外面创建的net，此时就会报错 解决方法： 把创建net的语句分别放进各个函数里 ...
解决：Expected tensor for argument #1 'input' to have the same device as tensor for argument #2 'weight
weixin_38654615的博客
12-19 9028
问题描述： pytorch1.0，从pretrainedmodels 中import 了 resnet50模型 单GPU训练没有问题 但是改为多GPU训练的时候会报weight 和input不在一个device上的错误 解决方案 加入如下代码就可以了呢！！： class Net(nn.Module): def __init__(self, model): super(Net, ...
RuntimeError: Expected tensor for argument #1 'input' to have the same device as tensor for argument
guyejiyou64的博客
10-11 9348
RuntimeError: Expected tensor for argument #1 ‘input’ to have the same device as tensor for argument #2 ‘weight’; but device 0 does not equal 1 (while checking arguments for cudnn_convolution) pytorch...
Expected tensor for argument #1 ‘indices‘ to have scalar type Long； but got torch.cuda.FloatTensor i
weixin_37817539的博客
03-08 5706
Expected tensor for argument #1 'indices' to have scalar type Long; but got torch.cuda.FloatTensor instead (while checking arguments for embedding) 我遇到这个问题时是由于我nn.Embedding()的输入并非torch.int64(torch.LongTensor)，解决方法是使用torch.LongTensor()或者是dtype=int64，这是证明
Expected tensor for argument #1 ‘indices’ to have scalar type Long；but got torch.IntTensor instead
qq_35668469的博客
08-18 1万+
Expected tensor for argument #1 ‘indices’ to have scalar type Long;but got torch.IntTensor instead训练的批量样本数据输入值需要是long值的Tensor数据，而不是int值的Tensor数据.
torchserve 错误：RuntimeError: Expected tensor for argument #1 ‘input’ to have the same device as tenso
Teng的博客
10-18 423
torchserve 错误：RuntimeError: Expected tensor for argument #1 ‘input’ to have the same device as tenso
Tensors in Image Processing and Computer Vision
08-30
Tensors in Image Processing and Computer Vision 是一本讲述张量在图像处理中的应用，作者 dacheng tao 、xuelong li
【Bug解决】RuntimeError: Expected tensor for argument #1 ‘input‘ to have the same device as tensor for..
学习 & 分享 ~
05-31 4088
单机多卡跑网络模型遇到以下错误： 报错内容：从报错内容可以看出， 和 不在同一个 GPU 上，输入数据在 device 0 上（cuda:0），模型权重在 device 2 上（cuda:2）。首先定位到报错的代码行，打印一下网络输入数据（）和网络权重（）分别所在的设备： 打印输出结果，数据在 cuda 0，而网络权重在 cuda 2，和报错信息提示是一致的。关于该错误出现的原因，很可能是模型定义的问题，没有继承 nn.Module 方法，因为 DataParallel 只能对 nn.Module 及继
DistributedDataParallel:Expected tensor for argument 1 ‘input‘ to have the same device as tensor for
CoolCoolCarrot的博客
04-28 724
记录第一次使用pytorch的DistributedDataParallel进行分布式训练遇到的bug：Expected tensor for argument #1 'input' to have the same device as tensor for argument #2 'weight 背景：使用linux服务器单机多卡并行训练，pytorch版本1.7，Python3.7，cuda101 查阅了许多相关资料，最主要的原因是模型的输入与模型的参数不在同一个设备（GPU）上，但是使用了各种介绍
transformer 4 RuntimeError: Expected tensor for argument #1 ‘indices‘ to have scalar type Long
叶子的博客
01-16 4939
在使用transformer 4.0时，报错误提示RuntimeError: Expected tensor for argument #1 'indices' to have scalar type Long;该问题主要时由于tensor的类型导致的，解决方法是在相应报错行的前一行对数据类型进行转换。假设输入数据为x，那么增加行为“x = torch.tensor(x).to(torch.int64)”。
pytorch多gpu的问题（RuntimeError: Expected tensor for argument #1 ‘input‘ to have the same device as ...）
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weixin_43508499的博客
03-02 1万+
目录1. pytorch正常使用多GPU的方式2. 报错：RuntimeError: Expected tensor for argument #1 'input' to have the same device as ...2.1 问题描述2.2 问题分析3. 总结 1. pytorch正常使用多GPU的方式 # 导入需要的库 import torch import torch.nn as nn...
RuntimeError: Expected tensor for argument #1 ‘input‘ to have the same device as tensor for argument
qq_46382359的博客
08-10 1651
RuntimeError: Expected tensor for argument #1 ‘input’ to have the same device as tensor for argument #2 ‘weight’; but device 3 does not equal 0 (while checking arguments for cudnn_convolution) 这个问题是提示使用多个GPU出错。 但是我只使用了一块GPU呀？ device = torch.device(“cuda:3”
【报错解决】RuntimeError: Expected tensor for argument #1 ‘indices‘ to have one of the following scalar
小白冲鸭的博客
01-08 4104
直接换一个函数生成tensor，就是不再使用Tensor()函数了，而是使用torch.tensor()函数，也就不会报错了。在Tensor()函数后面加.long()转换成long类型，就不会再报错了。
【pytorch】pretrainedmodels多GPU训练报错RuntimeError: Expected tensor for argument #1 input to have the
weixin_44316581的博客
03-12 2096
今天用pretrainedmodels里的resnet50在两块GPU上训练，但是一直报错（输入和参数不在同一个GPU上）：RuntimeError: Expected tensor for argument #1 input to have the same device as tensor for argument #2 weight ; but device 1 does not equal 0 (wh 查了超多资料，分析了一下报错，确实是和有些帖子分析的一样，即模型定义的类中还有一个self的
xpected tensor for argument #1 'input' to have the same type as tensor for a
09-07
猜测此问题指的是期望的张量（expected tensor）作为参数。 张量（tensor）是一种多维数组的数学概念，在机器学习和深度学习中被广泛应用。它可以表示向量、矩阵和更高维度的数组。 在编程中，我们经常需要使用...
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