采取的方法 出现了错误

最新推荐文章于 2025-05-04 14:21:19 发布
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分类专栏： 算法 文章标签： 人工智能 python 深度学习
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/matlab_python22/article/details/127589764
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在尝试运行深度学习模型时，遇到了一个RuntimeError，指出输入类型torch.cuda.FloatTensor和权重类型torch.FloatTensor应相同。这表明模型并未部署在GPU上。解决方法是将模型移动到GPU设备上，通过调用model().cuda()来实现。

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

return F.conv2d(input, weight, bias, self.stride,
RuntimeError: Input type (torch.cuda.FloatTensor) and weight type (torch.FloatTensor) should be the same

这个证明model 不再gpu上面

我们将model().cuda()就可以了

Expected 4-dimensional input for 4-dimensional weight [64, 3, 3, 3], but got 3-dimensional input问题
qq_39445441的博客
05-07 6211
问题原因 Expected 4-dimensional input for 4-dimensional weight [64, 3, 3, 3], but got 3-dimensional input of size [3, 224, 224] instead 找到出错的地方： return F.conv2d(input, weight, bias, self.stride, self.padding, self.dilation, self.group
Input type (torch.FloatTensor) and weight type (torch.cuda.FloatTensor) should be the same or input
m0_51060676的博客
09-24 473
在训练模型时使用的gpu，而在预测时使用cup导致，所以需要将预测图片加上.cuda()，使用GPU进行预测。
【已解决】RuntimeError: cuDNN error: CUDNN_STATUS_EXECUTION_FAILEDYou can try to repro this exception us
BetrayFree的博客
12-02 3236
由于在这里面我们采样了100张图片，也就是可以认为numworks=100，这是比较多的，那把这个值改小就可以了。其实就是gpu显存不够，减小点工作量就可以了。修改之后，再次运行，成功！
报错RuntimeError: no valid convolution algorithms available in CuDNN
最新发布
m0_53633284的博客
05-04 331
报错RuntimeError: no valid convolution algorithms available in CuDNN可行的解决方案
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05-26 4001
Pytorch中自定义神经网络卷积核权重 自定义神经网络卷积核权重 神经网络被深度学习者深深喜爱，究其原因之一是神经网络的便利性，使用者只需要根据自己的需求像搭积木一样搭建神经网络框架即可，搭建过程中我们只需要考虑卷积核的尺寸，输入输出通道数，卷积方式等等。 我们使用惯了自带的参数后，当我们要自定义卷积核参数时，突然有种无从下手的感觉，哈哈哈哈哈哈哈哈~~，请允许我开心下，嘿嘿！因为笔者在初入神经网络时也遇到了同样的问题，当时踩了太多坑了，宝宝想哭(灬ꈍ ꈍ灬)！让我悲伤的是，找遍了各个资源区，也没有找
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zcnnxy的博客
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日常开发报错记录
向着光的那方
03-06 2000
model.float()导致输入输出的结果不一样又报错: RuntimeError: Input type (torch.FloatTensor) and weight type (torch.cuda.FloatTensor)在执行F.conv2d(input, weight, bias, self.stride, self.padding, self.dilation, self.groups)这句代码的时候报的错误。找到了三处需要将half()改为float()的地方，并将其一一修改。
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