Pytorch 多GPU 加载模型 RuntimeError: all tensors must be on devices[0]

最新推荐文章于 2025-07-09 16:56:24 发布
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使用model = torch.load("***.pth")加载保存的已训练模型后出现
RuntimeError: all tensors must be on devices[0]

在device_ids中只指定一个gpu，代码跑的时候还是使用多个个gpu。
os.environ[‘CUDA_VISIBLE_DEVICES’] = “0,2”
net.cuda()
net = torch.nn.DataParallel(net, device_ids=[0])

Error:all tensors must be on devices[0] 初学者解决方案
dzc_go的博客
08-04 1213
Error:all tensors must be on devices[0] 初学者解决方案一、问题简介二、解决方法三、完整代码 一、问题简介 作为Pytorch初学者，我跟随教程实现图像分类数据集 FashionMinist 的 softmax 多分类项目。过程中最后一步调用d2lzh_pytorch包中的train_ch3函数，产生如下报错提示。 RuntimeError: Expected all tensors to be on the same device, but found at lea
RuntimeError: all tensors must be on devices[0]问题解决方案
Can的博客
04-06 1万+
RuntimeError: all tensors must be on devices[0] 该问题由于PyTorch程序设置的gpu_id编号未从0开始导致的。 解决方案，在运行python命令前设置一下CUDA_VISIBLE_DEVICES： CUDA_VISIBLE_DEVICES=1,2,3 python example.py --gpu_id 0 1 2 注意：在程序中设置g...
Firmware（固件）和 Runtime（运行时）
最新发布
jerwey的博客
07-09 995
两者的关系类似于“高速公路”与“交通规则”——Firmware 提供道路（硬件能力），Runtime 制定规则（任务调度），共同保障系统高效运行。两者的关系可以类比为“操作系统内核”与“进程调度器”的关系：Firmware 提供底层能力，Runtime 利用这些能力管理具体任务的执行。Firmware（固件）和 Runtime（运行时）在系统架构中紧密协作，但职责不同。** 分层架构中的角色**
RuntimeError: all tensors must be on devices[0]
qq_41876456的博客
11-28 2832
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]) ...
讲解All input tensors must be on the same device
牛肉胡辣汤
01-05 1647
"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。
pytorch分布式训练 RuntimeError: all tensors must be on devices[0]
Sesen的木屋
05-27 1686
在pytorch分布式训练时，需要指定device_ids 一般我们指定的方式为device_ids=range(cfg.gpus), gpus为我们使用的gpu数量 model = MMDistributedDataParallel(model.cuda(), device_ids=[cfg.gpus]) 但是会出现：RuntimeError: all tensors must be on devices[0] 有可能.
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...
RuntimeError: Expected all tensors to be on the same device, but found at least two devices, cpu and cuda:0! (when checking argument for argument index in method wrapper_CUDA__index_select)
03-20
在PyTorch中，当进行张量操作时，所有参与计算的张量必须位于同一设备（CPU或GPU）上，否则会触发`RuntimeError: tensors must be on the same device`。以下是分步解决方案： --- #### **1. 检查张量设备** 使用`...
yolo报错RuntimeError: Expected all tensors to be on the same device, but found at least two devices, cpu and cuda:0! (when checking argument for argument weight in method wrapper_CUDA___slow_conv2d_forward)
03-20
在YOLOv5模型开发过程中，如果遇到 `RuntimeError: Expected all tensors to be on the same device` 的错误提示，通常是因为某些张量位于不同的计算设备上（如CPU和GPU）。以下是针对该问题的具体分析与解决办法。 ...
ruRuntimeError: Expected all tensors to be on the same device, but found at least two devices, cuda:0 and cpu!ntime
05-14
当遇到 `RuntimeError` 错误提示涉及张量位于不同设备（如 CPU 和 GPU）时，通常是因为操作中的某些张量未被显式移动到相同的计算设备上。以下是针对该问题的具体分析和解决方法。 #### 1. 张量设备一致性的重要性 ...
Pytorch 多GPU multi-GPU使用 RuntimeError: all tensors must be on devices[0]
心之所向
07-07 1万+
问题： 在跑多GPU时出现RuntimeError: all tensors must be on devices[0]问题，找了一番没解决，最后瞎试出来了。 主体代码部分： os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = args.gpu net.cuda() net = torch.nn.DataParallel(net) 第一次训练时设置的args.gpu=...
pytorch多gpu出现RuntimeError
pywin
06-08 3231
记录一下使用多gpu出现的报错。在一开始的时候，使用的是单gpu能够正常训练和验证，但使用多gpu的时候就会报RuntimeError: shape '[xxx,xxx]' is invalid for input of size xxx错误，查找了一下原因并不是网络结构间的输入输出的shape不对应，而是train和val的batchsize应该都是gpu数量的整数倍。 ...
PyTorch(总)——PyTorch遇到令人迷人的BUG与记录
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hudongloop的博客
06-28 12万+
这篇博客就用来记录在使用pytorch时遇到的BUG，虽然年纪大了，但是调出BUG还是令人兴奋^_^! BUG1： 在使用NLLLoss()激活函数时，NLLLoss用来做n类分类的，一般最后一层网络为LogSoftmax，如果其他的则需要使用CrossEntropyLoss。其使用格式为：loss(m(input), target)，其中input为2DTensor大小为（minibatch...
pytorch-multi-gpu
ENJOY-NOW
06-30 1万+
1. nn.DataParallelmodel = nn.DataParallel(model.cuda(1), device_ids=[1,2,3,4,5])criteria = nn.Loss() # i. .cuda(1)  20G-21G  ii. cuda() 18.5G-12.7G  iii. nothing 16.5G-12.7G. these all use almost same...
pytorch多GPU训练保存的模型，在单GPU环境下加载出错
tsq292978891的博客
10-31 9167
背景 在公司用多卡训练模型，得到权值文件后保存，然后回到实验室，没有多卡的环境，用单卡训练，加载模型时出错，因为单卡机器上，没有使用DataParallel来加载模型，所以会出现加载错误。 原因 DataParallel包装的模型在保存时，权值参数前面会带有module字符，然而自己在单卡环境下，没有用DataParallel包装的模型权值参数不带module。本质上保存的权值文件是一个有序字典。...
pytorch多GPU训练以及多线程加载数据
daniaokuye的专栏
01-22 2万+
更正说明： 时间 2018/01/23 现在我所测试得到的dataParallel只能有效的进行前向传播，不能后向传播。下面的关于后向传播的原因我没有在代码层面进行分析，所以下面的记录部分（前面传播）是正确的。 不过可以得出的结论有：Dataparallel不支持自动的后向传播；Variable的grad_fn不能修改；Variable只有叶节点（在pytorch中计算图的倒着来的，叶节点就
GPU显存不足，报错：RuntimeError: CUDA out of memory.
booklijian的专栏
02-04 3775
笔者近日利用pytorch框架对图像采用Resnet50模型提取特征的时候，利用到了GPU，发现报错如下： RuntimeError: CUDA out of memory. Tried to allocate 858.00 MiB (GPU 3; 10.92 GiB total capacity; 10.10 GiB already allocated; 150.69 MiB free; 10.13 GiB reserved in total by PyTorch) 该程序运行所用GPU为1080TI
RuntimeError: Expected all tensors to be on the same device, but found at least two devices, cuda:0
图挖掘领域，新晋砖家 ☞ 未来可期，欢迎和静静一起学习交流吖
01-10 1万+
这个错误其实我没真正的搞明白 最开始我的执行命令是 python3 entity_classify_mb.py -d aifb --testing --gpu 0 --fanout=8 报错后我改成了，成功 python3 entity_classify_mb.py -d aifb --testing --fanout=8 同时发现一些不错的文章 https://blog.youkuaiyun.com/qq_39852676/article/details/105607849 htt
RuntimeError: Expected all tensors to be on the same device, but found at le
01-05
RuntimeError: Expected all tensors to be on the same device, but found at least two devices, cuda:0 and cpu! 这个错误通常在使用PyTorch进行深度学习时出现。它表示在进行张量操作时，发现了至少两个不同的...
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