解决 RuntimeError: Tensor for 'out' is on CPU, Tensor for argument #1 'self' is on CPU, but expected them to be on GPU (while checking arguments for addmm)

程序报错：RuntimeError: Tensor for 'out' is on CPU, Tensor for argument #1 'self' is on CPU, but expected them to be on GPU (while checking arguments for addmm)

这个错误提示表明你使用了一个在CPU上的张量与一个在GPU上的张量进行了操作，导致了数据类型不匹配的错误。一种解决方法是将所有的张量都放到同一个设备上进行计算，可以使用 to() 方法来实现：

import torch
device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')
x = torch.randn(10, 5).to(device)
y = torch.randn(5, 2).to(device)
# 将模型移动到GPU
model = model.to(device)
# 将输入数据移动到GPU
output = model(x.to(device))
# 将标签数据移回CPU
loss = criterion(output, y.to(device)).to('cpu')

在这个例子中，我们首先检查设备是否有可用的GPU设备，并将输入数据转移到设备上。接下来，我们将模型也移动到设备上，以确保模型和数据在同一个设备上进行计算。最后，在计算损失时，我们将标签数据移回CPU上，以便将其与模型输出进行比较。

需要注意的是，当模型和参数位于GPU上时，在进行计算时也要确保输入数据和标签数据也在同一个设备上。如果数据和模型不在同一个设备上，会导致类似的类型不匹配的错误。