RuntimeError: all tensors must be on devices[0]问题解决方案

最新推荐文章于 2025-05-12 19:35:37 发布
最新推荐文章于 2025-05-12 19:35:37 发布
阅读量1.3w 收藏 5
点赞数 4
CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： PyTorch 文章标签： PyTorch
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/zhang_can/article/details/79835706
本文介绍了一个常见的PyTorch多GPU编程错误：所有张量必须位于设备[0]上。此问题源于程序中gpu_id编号未从0开始。文章提供了设置CUDA_VISIBLE_DEVICES的解决方案，并解释了如何正确配置程序中的gpu_id。

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

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gpu_id仍要从0开始，上例中gpu_id 0对应device 1，gpu_id 1对应device 2，gpu_id 2对应device 3

@关于 llama3 调用模型过程中：不在同一设备问题（RuntimeError: Expected all tensors to be on the same device, but found ）
alston_ethannical的博客
05-21 404
关于 llama3 调用模型过程中：不在同一设备问题（RuntimeError: Expected all tensors to be on the same device, but found ）
Error:all tensors must be on devices[0] 初学者解决方案
dzc_go的博客
08-04 1200
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]
qq_41876456的博客
11-28 2829
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]) ...
解决onnxruntime报错问题
最新发布
ForeverseerEX的博客
05-12 725
在解决onnxruntime-gpu报错ImportError: DLL load failed while importing onnxruntime_pybind11_state: 动态链接库(DLL)初始化例程失败时，可能的原因包括：1. 未安装C++运行库，需从微软官网下载最新版本；2. 缺少zlibapi.dll文件，可从网上下载并放置于C:/Windows/System32目录；3. CUDA与onnxruntime-gpu库版本不匹配，尤其是12.0以下版本；4. 未安装或版本过低的NVIDI
pytorch分布式训练 RuntimeError: all tensors must be on devices[0]
Sesen的木屋
05-27 1676
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.
Pytorch 多GPU 加载模型 RuntimeError: all tensors must be on devices[0]
qq_23589775的博客
12-03 4819
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...
【来自DCAT】Adboe on all devices
The Way To Great
12-24 670
导读： 　　終於，終於，這一天來了。 　　Adobe 昨天正式將 QVM (as3 vm for mobile device) 的 source code 移交給 Mozilla，這代表著很快的，我們就可以在手機與各種行動裝置上使用 as3 開發應用程式了，更讚的是，整個 flex framework 也可以在手機上跑了啊~ flashlite 1/2/3 時代的 as1/as2 惡夢終於
RuntimeError: All input tensors must be on the same device.解决方案
qian9905的博客
12-16 995
在我的代码中我遇到这种情况一般都是在torch.cat的时候。
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`...
解决pytorch多GPU训练保存的模型,在单GPU环境下加载出错问题
09-16
主要介绍了解决pytorch多GPU训练保存的模型,在单GPU环境下加载出错问题，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
PyTorch之Tensors
weixin_44521580的博客
12-03 273
官方文档链接：https://pytorch.org/tutorials/beginner/blitz/tensor_tutorial.html#sphx-glr-beginner-blitz-tensor-tutorial-py Tensors Tensors 与 NumPy 的 ndarray 类似，此外，Tensors 也可用于 GPU 以加速计算 导包，安装教程：https://editor.youkuaiyun.com/md/?articleId=110280819 from __future__ impor
RuntimeError: Tensors must be CUDA and dense
qq_40947610的博客
02-26 362
将pytorch从1.13.1降低到1.9.0版本。pytorch版本太高所致。
RuntimeError: Expected all tensors to be on the same device, but found at least two devices, cuda:0
NLP与推荐算法
08-08 4183
这个错误通常意味着你在 PyTorch 中尝试执行的操作涉及到了位于不同设备（通常是 CPU 和 GPU）上的张量。如果你确定所有的操作都应该在 GPU 上完成，你可以使用 .cuda() 方法来简化张量的移动过程。通过上述步骤，你应该能够确保所有张量和模型都在同一个设备上，从而避免出现跨设备操作的错误。一旦确认了张量所在的设备，你需要确保所有张量都在同一个设备上。如果问题仍然存在，你可能需要在代码的关键部分添加更多的打印语句来检查张量和模型的状态。如果你正在使用一个模型，确保模型也在正确的设备上。
pytorch报错RuntimeError: CUDA error: device-side assert tr
qq_43265244的博客
07-11 784
RuntimeError: CUDA error: device-side assert tr
深度学习中训练时候遇到这些错误 RuntimeError、IndexError、ValueError如何解决
m0_63669388的博客
07-17 5420
RuntimeError: Input type (torch.cuda.FloatTensor) and weight type (torch.FloatTensor) should be the same CUDA error: device-side assert triggeredRuntimeError: Expected all tensors to be on the same device, The size of tensor a (5) must match the size of
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 3564
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)
7 同一个activity进行通讯
zqx198810的专栏
07-22 670
尽管fragment被实现作为一个对象，是独立于activity的，可以被用于多个activity中，但是，一个fragment的实体是被直接绑定在使用它的那个activity上的。 具体来说，这个fragment能够通过getActivity()方法进入这个activity,并且很容易的进行操作，e.g.:找到activity layout中的一个view View listView =
评论 2
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值