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

最新推荐文章于 2025-06-03 09:04:54 发布

咸鱼最牛逼

最新推荐文章于 2025-06-03 09:04:54 发布

阅读量2.4k

点赞数 2

CC 4.0 BY-SA版权

分类专栏： Pytorch 文章标签：深度学习 python 人工智能

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/panchang199266/article/details/128153179

Pytorch 专栏收录该内容

10 篇文章

订阅专栏

本文介绍了一种常见的PyTorch运行时错误，即输入数据与模型权重位于不同设备上导致的问题。该错误发生时，输入张量在GPU上而模型权重却在CPU上。文章提供了具体的解决方案，即将模型转移到GPU上执行，通过调用model.cuda()来确保模型与输入数据位于同一设备。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

报错如下：

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

Input type (torch.cuda.FloatTensor) ：代表输入在 GPU 上
weight type (torch.FloatTensor)：代表模型在 CPU 上
需要将模型转到 GPU 上，即：model.cuda()

确定要放弃本次机会？

福利倒计时

: :

立减 ¥

普通VIP年卡可用

立即使用

咸鱼最牛逼

关注关注

2
点赞
踩
0

收藏

觉得还不错? 一键收藏
0
评论
分享

复制链接

分享到 QQ

分享到新浪微博

扫一扫
举报

举报

专栏目录

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

cnjs1994的博客

04-11

4257

这篇博客解决的是pytorch训练图像分类模型中常常遇到的一个常见问题：就是模型在GPU,但是数据加载到了CPU

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

午夜的行人

01-09

682

（16位浮点数，即float16（32位浮点数，即float32`）。要解决这个问题，你需要确保输入张量和权重张量具有相同的数据类型。

参与评论您还未登录，请先登录后发表或查看评论

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

maohule的博客

07-18

1913

上面四行任选一，还有其他未列出的表述方法，都可以将模型加载到GPU。有时已经写了将模型和输入数据加载到GPU的语句，但还是报了这个错误。问题原因搞清楚了，模型没加载到CPU，在代码中加一行语句就可以了。这个函数功能是产生一个新的tensor，并不会改变原数据。问题来源是输入数据没有加载到GPU，解决方法为。是一个“in-place”方法，从报错问题描述中可以找到错误原因。

PyTorch中的Tensor基础操作详解

热门推荐

一起加油~

07-06

2万+

RuntimeError:输入类型()和权重类型()应该相同，或者输入应该是一个MKLDNN张量，而权重是一个密集张量。

【问题记录】RuntimeError: Input type (torch.cuda.FloatTensor) and weight type (torch.FloatTensor) should b

qq_46110320的博客

01-28

195

报错意思是说，模型和输入数据类型不匹配，模型在GPU上，而输入数据是在CPU上。

错误记录：Input type (torch.cuda.FloatTensor) and weight type (torch.FloatTensor) should be the same

gimme5的博客

09-19

1130

根据我的理解，只有模型中被正确注册的模块（properly registered）可以被正确的初始化到想要的设备上，而一般的list类型并不属于pytorch中的模块，所以并不算是被正确注册了。可以看到所有的自定义的模块都在__init__函数进行初始化了，似乎这个也不是问题所在。那么到底是哪里的板块没有被成功初始化呢？打印出来似乎也没什么问题。但是这里又说是模型参数和输入不在同一设备上，那么应该就是自定义模型的问题。

【torchsummary报错】RuntimeError: Input type (torch.cuda.FloatTensor) and weight type (torch.F

weixin_44316581的博客

04-10

3472

源代码： device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu") model = torchvision.models.resnet18(pretrained=None) model.fc = nn.Linear(512, 10) summary(model, input_size=[(3, 224, 224)], batch_size=256, device="cuda") 报错为：RuntimeError

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

taxuewuhenxiaoer

11-12

1316

RuntimeError: Input type (torch.FloatTensor) and weight type (torch.cuda.FloatTensor) should be the same device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu") inputs = inputs.to(device)

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

qq_37683597的博客

12-11

805

@[TOC](RuntimeError: Input type (torch.cuda.FloatTensor) and weight type (torch.FloatTensor) should be the same) pytorch使用中出现以上问题解决办法以上错误是因为部分网络部分模块用列表list放置，没有被nn.ModuleList()处理；导致pytorch无法识别，并放到cuda上；利用nn.ModuleList()可解决： class OneModule(nn.Module): de

Input type为torch.cuda.FloatTensor weight type为torch.FloatTensor

yueliangzy的博客

03-10

1378

最近开始学习pytorch，在训练时出现标题所示问题。浏览了很多方法后，总结出出现这个问题的主要原因是输入的数据类型与网络参数的类型不符。 Input type为torch.cuda.FloatTensor（GPU数据类型）， weight type（即net.parameters）为torch.FloatTensor（CPU数据类型）网上资料大多数的解决方法是将网络放到GPU上。 but 没有用。我在论文作者的代码上面直接加了点东西。就是说，最终的解决方法。是将你加进去的模块，在上面

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

Victorshengw的博客

07-08

315

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

Verilog hdl与VHDL混用详解

风中月隐的博客——FPGA加速者

12-18

1万+

Verilog hdl与VHDL混用详解 1.概述由于在FPGA开发过程中，多人合作时可能遇到有人使用verilog hdl，有人遇到VHDL的情况，这就涉及到了verilog hdl与VHDL的相...

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

zhuiyuanzhongjia的博客

08-24

5047

报错：Expected object of type torch.FloatTensor but found type torch.cuda.FloatTensor for argument #2 'weight' 这个是pytorch输出参数的类型问题：试过很多种方法，有种最有效的，修改如下：input=ipnut.type(torch.cuda.FloatTensor)，转换下就好了 ...

runtimeerror: input type (torch.cuda.floattensor) and weight type (torch.flo

09-18

此错误是由于输入类型(torch.cuda.FloatTensor)和权重类型(torch.FloatTensor)不匹配所致。PyTorch中的张量类型包括CPU上的FloatTensor和GPU上的CUDA FloatTensor。在此情况下，输入张量被放置在GPU上，而权重张量却被放置在CPU上，因此引发了RuntimeError。要解决这个问题，可以尝试以下几种方法： 1. 确保输入和权重张量使用相同的设备进行操作。如果想要在GPU上进行操作，需要将权重张量发送到GPU上。 2. 使用.to()方法将张量转移到相应的设备上。例如，可以使用input_tensor.to('cuda')将输入张量转移到GPU上。 3. 如果权重张量已经在GPU上但类型不匹配，可以使用.to()方法更改权重张量类型。例如，可以使用weight_tensor.to(torch.cuda.FloatTensor)将权重张量类型更改为与输入张量相匹配。需要注意的是，对于.to()方法，可以使用字符串'cuda'或torch.device对象引用CUDA设备，并使用'torch.device('cuda')'将权重张量移动到CUDA设备上。总之，通过将输入和权重张量放置在相同的设备上并确保它们的类型匹配，可以解决RuntimeError。