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
673
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
2738
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：
174
0
0
|
2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。
388
2
2
|
23天前
|
机器学习/深度学习
人工智能
PyTorch
Transformer模型变长序列优化：解析PyTorch上的FlashAttention2与xFormers
本文探讨了Transformer模型中变长输入序列的优化策略，旨在解决深度学习中常见的计算效率问题。文章首先介绍了批处理变长输入的技术挑战，特别是填充方法导致的资源浪费。随后，提出了多种优化技术，包括动态填充、PyTorch NestedTensors、FlashAttention2和XFormers的memory_efficient_attention。这些技术通过减少冗余计算、优化内存管理和改进计算模式，显著提升了模型的性能。实验结果显示，使用FlashAttention2和无填充策略的组合可以将步骤时间减少至323毫秒，相比未优化版本提升了约2.5倍。
42
3
3
|
2月前
|
机器学习/深度学习
自然语言处理
监控
|
2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。
133
3
3
|
3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。
216
4
4
|
3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。
56
3
3
|
2月前
|
存储
并行计算
PyTorch
|
4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。
179
4
4
热门文章
最新文章
1
什么是LSTM模型，什么是BILSTM模型，给出 pytorch案例
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
PyTorch 实战-张量
5
一个易用且高效的基于 PyTorch 的 MoE 模型训练系统.
6
pytorch优化器与学习率设置详解
7
详解PyTorch编译并调用自定义CUDA算子的三种方式
8
【PyTorch基础教程17】损失函数详解
9
使用Pytorch和BERT进行多标签文本分类（下）
10
【Pytorch神经网络理论篇】 18 循环神经网络结构：LSTM结构+双向RNN结构
1
使用PyTorch实现L1, L2和Elastic Net正则化
103
2
TensorFlow与PyTorch框架的深入对比：特性、优势与应用场景
698
3
【Python机器学习专栏】PyTorch在深度学习中的应用
196
4
PyTorch与NLP：自然语言处理的深度学习实战
624
5
【pytorch框架】对模型知识的基本了解
57
6
TensorFlow与PyTorch在Python面试中的对比与应用
237
7
PyTorch在NLP任务中的应用：文本分类、序列生成等
98
8
PyTorch分布式训练：加速大规模数据集的处理
294
9
PyTorch模型优化与调优：正则化、批归一化等技巧
282
10
PyTorch与迁移学习：利用预训练模型提升性能
174