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）
有以下两种方法
方法一
device = torch.device('cuda:0') net.to(device)
方法二：
net = net.cuda()
Pytorch出现RuntimeError: Input type (torch.cuda.FloatTensor) and weight type (torch.FloatTensor)
2023-05-08
586
版权
版权声明：
本文内容由阿里云实名注册用户自发贡献，版权归原作者所有，阿里云开发者社区不拥有其著作权，亦不承担相应法律责任。具体规则请查看《
阿里云开发者社区用户服务协议》和
《阿里云开发者社区知识产权保护指引》。如果您发现本社区中有涉嫌抄袭的内容，填写
侵权投诉表单进行举报，一经查实，本社区将立刻删除涉嫌侵权内容。
简介：
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。
目录
相关文章
|
机器学习/深度学习
PyTorch
算法框架/工具
解决Pytorch中RuntimeError: expected scalar type Double but found Float
解决Pytorch中RuntimeError: expected scalar type Double but found Float
2693
0
1
|
机器学习/深度学习
并行计算
PyTorch
【PyTorch基础教程7】多维特征input
之前的一维特征input，只有一个x和权重w相乘，多维的情况则是xi依次与逐个wi相乘（ps：每行x都这样算，每行即每个样本），可以用向量形式表示：
170
0
0
|
1月前
|
算法
PyTorch
算法框架/工具
Pytorch学习笔记(九):Pytorch模型的FLOPs、模型参数量等信息输出(torchstat、thop、ptflops、torchsummary)
本文介绍了如何使用torchstat、thop、ptflops和torchsummary等工具来计算Pytorch模型的FLOPs、模型参数量等信息。
188
2
2
|
1月前
|
机器学习/深度学习
自然语言处理
监控
|
1月前
|
机器学习/深度学习
自然语言处理
数据建模
三种Transformer模型中的注意力机制介绍及Pytorch实现：从自注意力到因果自注意力
本文深入探讨了Transformer模型中的三种关键注意力机制：自注意力、交叉注意力和因果自注意力，这些机制是GPT-4、Llama等大型语言模型的核心。文章不仅讲解了理论概念，还通过Python和PyTorch从零开始实现这些机制，帮助读者深入理解其内部工作原理。自注意力机制通过整合上下文信息增强了输入嵌入，多头注意力则通过多个并行的注意力头捕捉不同类型的依赖关系。交叉注意力则允许模型在两个不同输入序列间传递信息，适用于机器翻译和图像描述等任务。因果自注意力确保模型在生成文本时仅考虑先前的上下文，适用于解码器风格的模型。通过本文的详细解析和代码实现，读者可以全面掌握这些机制的应用潜力。
58
3
3
|
2月前
|
机器学习/深度学习
PyTorch
调度
在Pytorch中为不同层设置不同学习率来提升性能，优化深度学习模型
在深度学习中，学习率作为关键超参数对模型收敛速度和性能至关重要。传统方法采用统一学习率，但研究表明为不同层设置差异化学习率能显著提升性能。本文探讨了这一策略的理论基础及PyTorch实现方法，包括模型定义、参数分组、优化器配置及训练流程。通过示例展示了如何为ResNet18设置不同层的学习率，并介绍了渐进式解冻和层适应学习率等高级技巧，帮助研究者更好地优化模型训练。
141
4
4
|
2月前
|
机器学习/深度学习
监控
PyTorch
PyTorch 模型调试与故障排除指南
在深度学习领域，PyTorch 成为开发和训练神经网络的主要框架之一。本文为 PyTorch 开发者提供全面的调试指南，涵盖从基础概念到高级技术的内容。目标读者包括初学者、中级开发者和高级工程师。本文探讨常见问题及解决方案，帮助读者理解 PyTorch 的核心概念、掌握调试策略、识别性能瓶颈，并通过实际案例获得实践经验。无论是在构建简单神经网络还是复杂模型，本文都将提供宝贵的洞察和实用技巧，帮助开发者更高效地开发和优化 PyTorch 模型。
43
3
3
|
1月前
|
存储
并行计算
PyTorch
|
3月前
|
机器学习/深度学习
PyTorch
编译器
PyTorch 与 TorchScript：模型的序列化与加速
【8月更文第27天】PyTorch 是一个非常流行的深度学习框架，它以其灵活性和易用性而著称。然而，当涉及到模型的部署和性能优化时，PyTorch 的动态计算图可能会带来一些挑战。为了解决这些问题，PyTorch 引入了 TorchScript，这是一个用于序列化和优化 PyTorch 模型的工具。本文将详细介绍如何使用 TorchScript 来序列化 PyTorch 模型以及如何加速模型的执行。
125
4
4
|
3月前
|
机器学习/深度学习
边缘计算
PyTorch
PyTorch 与边缘计算：将深度学习模型部署到嵌入式设备
【8月更文第29天】随着物联网技术的发展，越来越多的数据处理任务开始在边缘设备上执行，以减少网络延迟、降低带宽成本并提高隐私保护水平。PyTorch 是一个广泛使用的深度学习框架，它不仅支持高效的模型训练，还提供了多种工具帮助开发者将模型部署到边缘设备。本文将探讨如何将PyTorch模型高效地部署到嵌入式设备上，并通过一个具体的示例来展示整个流程。
530
1
1
热门文章
最新文章
1
在PyTorch中使用DistributedDataParallel进行多GPU分布式模型训练
2
Pytorch 各种奇葩古怪的使用方法
3
如何用PyTorch处理人脸姿态的数据？
4
图像分割库segmentation_models.pytorch
5
基于Pytorch的PyTorch Geometric（PYG）库构造个人数据集
6
PyTorch 实战-张量
7
基于Pytorch的图卷积网络GCN实例应用及详解
8
视觉神经网络模型优秀开源工作：PyTorch Image Models（timm）库（下）
9
一个易用且高效的基于 PyTorch 的 MoE 模型训练系统.
10
pytorch优化器与学习率设置详解
1
神经网络基本概念以及Pytorch实现，多线程编程面试题
82
2
PyTorch中 Datasets & DataLoader 的介绍
138
3
一文看懂pytorch转换ONNX再转换TenserRT
120
4
pytorch 模型保存与加载
48
5
pytorch 数据处理备忘
33
6
Pytorch 与 Tensorflow：深度学习的主要区别（1）
196
7
使用PyTorch实现L1, L2和Elastic Net正则化
89
8
TensorFlow与PyTorch框架的深入对比：特性、优势与应用场景
618
9
【Python机器学习专栏】PyTorch在深度学习中的应用
167
10
PyTorch与NLP：自然语言处理的深度学习实战
583