RuntimeError: Expected object of backend CUDA but got backend CPU for argument

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本文详细解析了在使用PyTorch等深度学习框架时遇到的'RuntimeError: Expected object of backend CUDA but got backend CPU for argument #4 'mat1''错误。此错误通常发生在尝试在GPU上执行操作，但某些变量仍在CPU上。文章提供了简单的解决方案，即确保所有变量都转换到GPU，例如通过使用data=data.cuda()。

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RuntimeError: Expected object of backend CUDA but got backend CPU for argument #4 'mat1'

 

原因：变量没有加cuda

 

data=data.cuda()

RuntimeError: Expected object of backend CUDA but got backend CPU for argument #4 'mat1'
jacke121的专栏
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  RuntimeError: Expected object of backend CUDA but got backend CPU for argument #4 'mat1'   原因：变量没有加cuda   data=data.cuda()
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RuntimeError: Expected object of backend CUDA but got backend CPU for argument #3 'index'
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使用bert时遇到的一个bug，是因为我没有把向量从cpu类型转为gpu类型，参考issue 227 问题： Here is the complete error message: Traceback (most recent call last): File "app/set_expantion_eval.py", line 118, in <module> map_n=...
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Stack (most recent call first): File "F:\QYY3.5\sd-webui-forge-aki-v1.0\python\Lib\site-packages\torch\storage.py", line 469 in __getitem__ File "F:\QYY3.5\sd-webui-forge-aki-v1.0\python\Lib\site-packages\safetensors\torch.py", line 310 in load_file File "F:\QYY3.5\sd-webui-forge-aki-v1.0\modules_forge\patch_basic.py", line 38 in loader File "F:\QYY3.5\sd-webui-forge-aki-v1.0\backend\utils.py", line 26 in load_torch_file File "F:\QYY3.5\sd-webui-forge-aki-v1.0\backend\loader.py", line 238 in split_state_dict File "F:\QYY3.5\sd-webui-forge-aki-v1.0\backend\loader.py", line 274 in forge_loader File "F:\QYY3.5\sd-webui-forge-aki-v1.0\python\Lib\site-packages\torch\utils\_contextlib.py", line 116 in decorate_context File "F:\QYY3.5\sd-webui-forge-aki-v1.0\modules\sd_models.py", line 504 in forge_model_reload File "F:\QYY3.5\sd-webui-forge-aki-v1.0\python\Lib\site-packages\torch\utils\_contextlib.py", line 116 in decorate_context File "F:\QYY3.5\sd-webui-forge-aki-v1.0\modules\processing.py", line 804 in manage_model_and_prompt_cache File "F:\QYY3.5\sd-webui-forge-aki-v1.0\modules\processing.py", line 836 in process_images File "F:\QYY3.5\sd-webui-forge-aki-v1.0\modules\txt2img.py", line 131 in txt2img_function File "F:\QYY3.5\sd-webui-forge-aki-v1.0\modules_forge\main_thread.py", line 30 in work File "F:\QYY3.5\sd-webui-forge-aki-v1.0\modules_forge\main_thread.py", line 48 in loop File "F:\QYY3.5\sd-webui-forge-aki-v1.0\modules\launch_utils.py", line 557 in start File "F:\QYY3.5\sd-webui-forge-aki-v1.0\launch.py", line 50 in main File "F:\QYY3.5\sd-webui-forge-aki-v1.0\launch.py", line 54 in <module>
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<think>嗯，用户遇到了PyTorch存储加载相关的错误，具体是关于storage.py的__getitem__错误，可能还涉及safetensors和加载文件异常的问题。我需要先理清这些错误可能的原因，然后一步步给出解决方案。 首先，用户提到了storage.py中的__getitem__错误。这通常发生在使用DataLoader加载数据时，索引访问出现问题。可能的原因包括数据集的索引越界，或者在自定义Dataset类中没有正确实现__len__和__getitem__方法。比如，如果__len__返回的值比实际数据大，或者__getitem__在处理某些索引时出错，就会导致这个问题。需要检查Dataset的实现，确保索引在有效范围内，并且每个样本的处理没有问题。 然后是safetensors和加载文件异常。safetensors是Hugging Face推出的安全张量存储格式，如果用户尝试加载这种格式的文件，但PyTorch版本不支持，或者文件损坏，就会报错。需要确认是否安装了safetensors库，并且文件路径正确，文件没有损坏。此外，不同版本的库可能存在兼容性问题，更新或降级版本可能解决。 接下来，用户提供的引用内容涉及DataLoader的使用，特别是collate_fn和迭代数据时的错误。比如引用[2]提到，当数据返回的是字典而不是元组时，迭代会出错。这提示用户可能在自定义collate_fn时没有正确处理复杂的数据结构，导致解包错误。需要检查collate_fn是否能够处理返回的字典，并正确提取features和label。 另外，引用[3]提到PyTorch输入流水线的标准操作是创建Dataset和DataLoader，然后循环读取。如果用户的数据加载流程不符合这个顺序，或者在epoch循环中重复使用已释放的资源，也可能导致错误。需要确保数据加载流程正确，并且没有在循环外意外修改了数据。 可能的解决方案步骤包括：检查Dataset的实现，确保索引正确；验证数据文件是否完整；更新PyTorch和相关库；处理collate_fn以适应数据结构；检查文件路径和权限；使用try-except捕获具体错误信息；以及排查GPU与CPU张量不匹配的问题。 还需要考虑用户是否在加载模型时使用了正确的设备，比如在CPU上加载GPU训练的模型，或者反之。这种情况下需要使用map_location参数调整。此外，存储空间不足也可能导致加载失败，需要检查磁盘空间。 总结下来，需要分步骤指导用户逐一排查这些可能的原因，并提供具体的代码示例，比如如何正确实现Dataset，如何处理collate_fn，如何加载safetensors文件等。同时，提醒用户查看错误堆栈信息，定位具体出错的代码行，以便更有针对性地解决问题。</think>以下是PyTorch存储加载相关错误的系统性解决方案： ### 一、`storage.py __getitem__`错误分析 1. **索引越界问题** - 检查自定义`Dataset`类的`__len__`返回值是否与实际数据量一致 - 验证`__getitem__`方法中索引的有效性范围 - 示例正确实现： ```python class CustomDataset(Dataset): def __init__(self, data): self.data = data # 确保是有效可迭代对象 def __len__(self): return len(self.data) # 必须与真实数据长度匹配 def __getitem__(self, idx): return self.data[idx] # 添加try-except捕获异常 ``` 2. **张量存储类型不匹配** - 检查使用`torch.save()`和`torch.load()`时的存储格式一致性 - 当使用`safetensors`时需显式安装库： ```bash pip install safetensors ``` ### 二、safetensors加载异常处理 1. **文件完整性验证** ```python from safetensors import safe_open try: with safe_open("model.safetensors", framework="pt") as f: tensor = f.get_tensor("weight") except Exception as e: print(f"文件损坏或格式错误: {str(e)}") ``` 2. **版本兼容性检查** - 确认`safetensors`与PyTorch版本匹配 - 推荐组合： - PyTorch >= 1.10 - safetensors >= 0.3.0 ### 三、DataLoader相关错误修复 1. **collate_fn适配处理** 当数据包含字典结构时，需自定义collate函数（引用[2]）： ```python def collate_fn(batch): # 处理字典类型数据 return { 'features': torch.stack([x['features'] for x in batch]), 'label': torch.tensor([x['label'] for x in batch]) } ``` 2. **数据管道验证流程** ```python # 按引用[3]的标准流程测试 dataset = MyDataset() dataloader = DataLoader(dataset, collate_fn=collate_fn) # 验证单个批次 sample = next(iter(dataloader)) print(sample.keys()) # 应输出['features', 'label'] ``` ### 四、设备映射问题 当遇到GPU/CPU设备不匹配时： ```python # 加载时指定设备 state_dict = torch.load("model.pt", map_location=torch.device('cuda:0')) ``` ### 五、系统级检查 1. 文件权限验证：`ls -l model.safetensors` 2. 存储空间检查：`df -h` 3. 内存泄漏检测：使用`memory_profiler`分析数据加载过程 ### 典型错误解决方案对照表 | 错误现象 | 解决方案 | |---------|---------| | `KeyError: 'weight'` | 检查safetensors文件内部张量名称 | | `RuntimeError: invalid argument 0` | 验证数据类型的正确性 | | `TypeError: expected Tensor as element` | 修改collate_fn处理非张量数据 |
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