RuntimeError: All input tensors must be on the same device.解决方案

最新推荐文章于 2025-04-08 11:04:30 发布
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分类专栏： 深度学习填坑记录 文章标签： 深度学习 python 人工智能
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在我的代码中我遇到这种情况一般都是在torch.cat的时候

        feats=[]
        for i in range(pos_ind.size(0)):
            if(pos_ind[i,0] == -1000
最低0.47元/天 解锁文章
All input tensors must be on the same device
jacke121的专栏
03-31 7083
All input tensors must be on the same device RuntimeError: All input tensors must be on the same device. Received cuda:0 and cpu#18 RuntimeError: All input tensors must be on the same device. Received cuda:2 and cuda:0 pytorch在进行计算时， 张量必须在同一设备，都在cp..
“RuntimeError: BlobWriter not loaded“ error when exporting a PyTorch model to CoreML. How to fix it?
suiusoar
07-20 739
将 PyTorch 模型导出到 CoreML 时遇到"RuntimeError: BlobWriter not loaded"这个错误，怎样修复？
RuntimeError: All input tensors must be on the same device. Received cuda:0 and cpu 问题解决方案
dzcera的博客
01-24 3545
解决前 self.fc2.weight = nn.Parameter(self.fc2.weight * self.zeros) 解决后 device = torch.device(‘cuda:0’) # 假如我使用的GPU为cuda:0 self.fc2.weight = nn.Parameter(self.fc2.weight.to(device) * self.zeros.to(device)).to(device)
Tensors of the same index must be on the same device and the same dtype except `step` tensors that
weixin_45720206的博客
03-24 127
如果是一张卡微调出现这个问题可能是step dtype的问题，参考https://github.com/pytorch/pytorch/issues/127197，一般出现在torch版本较低的时候，升级torch就能解决。参考 https://github.com/pytorch/pytorch/issues/140471 ，将transformer版本降低到。
PyTorch: Tensors of the same index must be on the same device and the same dtype except `step` tenso
qq_66257231的博客
10-27 1985
避免使用 torch.set_default_dtype(torch.float64)在跑模型的时候出现了上述报错，有以下两个解决办法。将优化器的 foreach=False。
讲解All input tensors must be on the same device
牛肉胡辣汤
01-05 1510
"All input tensors must be on the same device"错误提示我们在进行深度学习计算时需要保证所有输入的张量位于同一设备上。通过移动张量至同一设备、指定默认设备、指定特定设备上的模型和优化器，以及检查设备间的数据传输，我们可以解决这个错误并成功执行深度学习计算。在上述示例代码中，我们首先检查可用的设备，并将模型及其输入数据移动到相同设备上以避免"All input tensors must be on the same device"错误。
报错：RuntimeError: indices should be either on cpu or on the same device as the indexed tensor (cpu)
weixin_51670564的博客
08-31 869
在深度学习中，通常数据和模型都存储在特定的设备上，例如CPU或GPU。操作张量时，确保张量和操作在同一设备上运行是很重要的。要解决这个问题，需要确保操作的张量位于相同的设备上。这通常可以通过将张量移动到正确的设备来实现。在PyTorch中，可以使用。
RuntimeError: all tensors must be on devices[0]
qq_41876456的博客
11-28 2819
问题说明 跑郑哲东的AICITY2020的那个代码报错，查找之后发现问题是跑的代码多GPU，但指定的是单GPU 问题解决 在test2020.py中126行和129行的代码注释掉换成下面的代码 # set gpu ids # if len(gpu_ids)>0: # torch.cuda.set_device(gpu_ids[0]) # cudnn.benchmark = True os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = str(gpu_ids[0]) ...
RuntimeError: indices should be either on cpu or on the same device as the indexed tensor (cpu)
黎国溥
04-25 1万+
在训练代码（旋转目标框检测）出现以下错误提示：RuntimeError: indices should be either on cpu or on the same device as the indexed tensor (cpu)出现这个错误通常是由于：部分在GPU上运行，部分在CPU上运行；
RuntimeError: Expected all tensors to be on the same device, but found at least two devices, cuda:0 and cpu! (when check
03-20
</think>### PyTorch RuntimeError: Tensors must be on the same device (cuda:0, cpu) 解决方案 #### 问题原因 当使用GPU加速时，PyTorch张量必须位于**相同设备**（CPU或GPU）。若模型在GPU而数据在CPU，或两个...
《Python基础教程》内容总览篇（持续更新中）
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大家好，我是爱编程的喵喵。双985硕士毕业，现担任全栈工程师一职，热衷于将数据思维应用到工作与生活中。从事机器学习以及相关的前后端开发工作。曾在阿里云、科大讯飞、CCF等比赛获得多次Top名次。现为优快云博客专家、人工智能领域优质创作者。喜欢通过博客创作的方式对所学的知识进行总结与归纳，不仅形成深入且独到的理解，而且能够帮助新手快速入门。个人精心开设的《Python基础课程》专栏订阅量接近900，帮助不少同学解决了Bug。
[DeepSpeed]RuntimeError: output tensor must have the same type as input tensor
Learning from the mistakes
09-26 945
最近在跑chatglm2的sft的时候出现了下面的错误，我的运行方式是bf16, deepspeed zero3，因为担心fp16会有很多的nan.
解决yoloV7报错：indices should be either on cpu or on the same device as the indexed tensor (cpu)
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修改为：from_which_layer.append((torch.ones(size=(len(b),)) * i).to(device))修改为：matching_matrix = torch.zeros_like(cost, device=device)修改：from_which_layer.append(torch.ones(size=(len(b),)) * i)修改：matching_matrix = torch.zeros_like(cost)
yolov7报错 indices should be either on cpu or on the same device as the indexed tensor (cpu)解决
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yolov7 报错RuntimeError: indices should be either on cpu or on the same device as the indexed tensor (cpu) 解决
【已解决】Windows10系统上跑DGCNN突然出现RuntimeError: Expected all tensors to be on the same device, but found at
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可以在报错位置前使用print(pred.is_cuda)查看数据在那个设备上，如果为True，则在GPU上，为False在CPU上。该问题比较好解决，博主主要的困惑在于之前在Windows10系统上对该框架进行训练都没有问题，但是某天突然报错，一时间有点懵逼，明明没有对此处代码进行修改却突然出现bug。可以通过两种方式确定logits和label是否分别位于那个设备上，一种是在报错位置设置断点，查看两个变量的具体格式，如下图所示，可以明显知道label在CPU上，而logits在GPU上。
RuntimeError: Expected all tensors to be on the same device, but found at least two devices
panhtt的博客
02-08 465
大模型时代，使用低端 GPU 很难单卡部署模型，因为单卡的显存有限，像 V100，只有 16G，这时候就需要使用单机多卡，甚至是多机多卡进行部署。这是因为在模型推理时，对来自于不同 GPU 上的数据进行操作。
Expected all tensors to be on the same device, but found at least two devices错误的一种隐蔽的原因
XCCCCZ的博客
11-19 652
pos[...,0,None]的维度和dim_t的维度不等，于是需要进行隐式广播，从错误表现看来，隐式广播应该是始终放在cpu上而不是gpu上计算的，我没有查找到相关说明，但是想想也能理解，因为维度的广播并不都适合在gpu上并行计算。
RuntimeError: Expected all tensors to be on the same device, but found at least two devices, cuda:0
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04-30 1万+
这个错误表明你的PyTorch代码试图在CPU和GPU（在这个例子中是CUDA设备cuda:0）之间对张量（tensors）进行操作，但是PyTorch不允许这样的跨设备操作。要解决这个问题，你需要确保所有参与计算的张量都在同一个设备上。
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