yolo加模块报错RuntimeError: Input type and weight type should be the same

原创 于 2025-03-06 15:05:34 发布 · 460 阅读 · 10 ·
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#深度学习 #人工智能 #YOLO

当yolo增加一些模块的时候训练完第一轮进行验证的时候就报错

RuntimeError: Input type (torch.cuda.FloatTensor) and weight type (torch.cuda.HalfTensor) should be the same

主要是混合精度的问题

解决方案：

1、把amp=False

2、到ultralytics/engine/validator.py文件里面 crtl+f搜索half

将

self.args.half = self.device.type != 'cpu'  # force FP16 val during training

注释掉,然后增加一个

self.args.half =False
然后重新训练就ok了，如果跑其他的再改回去
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### YOLO 模型训练或推理时遇到的设备不一致错误解决方案 当在YOLO模型中执行训练或推理操作时，如果遇到了`RuntimeError: Expected all tensors to be on the same device, but found at least two devices, cuda:0 and cpu!`这样的错误提示，这通常意味着某些张量被分配到了不同的计算设备上（例如GPU和CPU），而这些张量之间发生了交互操作。 为了确保所有的张量都在同一个设备上运行，可以采取以下措施： #### 方法一：统一指定默认设备 通过设置全局变量来控制所有新创建的对象应该放置在哪种类型的硬件资源之上。可以通过如下方式实现： ```python device = torch.device('cuda:0' if torch.cuda.is_available() else 'cpu') model = model.to(device) ``` 这段代码会检查是否有可用的CUDA GPU；如果有，则将模型迁移到该GPU上工作，否则就继续留在CPU环境中[^5]。 #### 方法二：显式转换特定对象到目标设备 对于那些已经存在的张量或者其他PyTorch组件，在它们参与任何运算之前先将其移动至预期的工作环境之中。比如下面的例子展示了如何处理锚点坐标数据： ```python anchor_points = self.anchor_points(samples).repeat(batch_size, 1, 1) # decode the points as prediction output_coord = regression + anchor_points.to(regression.device) ``` 这里特别注意的是`.to()`函数的应用，它能够帮助我们将一个tensor转移到另一个已知位置上去。 #### 方法三：调试并定位问题源 有时候可能并不是很清楚具体哪些部分出现了跨设备的操作。此时建议开启详细的日志记录功能或是利用断点工具逐步排查程序逻辑中的每一个环节直到找到确切的原因所在。另外也可以尝试打印出各个重要节点处的数据属性信息以便更好地理解当前状态下的内存布局情况。 以上就是针对此类异常现象的一些常见应对策略，希望能够帮到正在为此困扰的朋友！
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