函数计算FC报错了，是哪里出了问题 ？

此错误通常意味着在运行时出现了两个或更多不同设备上的张量。这意味着在调用wrapper_CUDA__index_select方法时，有一些张量位于CPU上，另一些张量位于CUDA设备上。

为了解决这个问题，您需要确保所有的张量都在同一设备上。可以通过以下几种方式实现：

1. 使用.to(device)方法将张量移动到所需的设备上。其中，device是您想要将张量移动到的目标设备。

2. 在代码中明确指定设备，在每次创建新的张量或操作之前先定义好设备。

3. 使用.cuda()或.cpu()方法将张量切换到特定的设备。

这个错误提示通常表示你的代码在尝试混合使用CPU和GPU进行计算。在PyTorch中，所有的张量（Tensors）必须都在同一台设备（device）上才能进行计算。如果你试图在一个CPU张量和GPU张量之间进行操作，就会出现这个错误。

解决这个问题的一个常见方法是确保所有的张量都在同一台设备上。以下是一个例子：

import torch

# 假设x和y是两个张量
x = torch.tensor([1, 2, 3], device=torch.device('cuda:0'))  # 注意这里的device参数
y = torch.tensor([4, 5, 6], device=torch.device('cuda:0'))  # 同样，这里也需要device参数

# 现在，x和y都在同一台设备上，可以进行正常的计算
z = x + y

在这个例子中，我们显式地指定了每个张量的设备，使得它们都在同一台设备上。这样，我们就可以在x和y之间进行正常的计算，而不会出现上面的错误。

如果你的代码中有一些部分必须在CPU上进行计算，而其他部分必须在GPU上进行计算，那么你可能需要使用torch.cuda.empty_cache()来释放GPU上的缓存，然后再在CPU上进行计算。

报错原因tensors 一会在CPU运算，一会在GPU运算。

在执行某个方法（wrapper_CUDA__index_select）时，发现了至少两个不同的设备（CPU和cuda:0）上的张量，但预期所有张量应该位于同一设备上。需要确保所有涉及的张量都位于相同的设备上。

方法一：将所有张量移动到相同的设备
可以使用.to(device)方法将所有涉及的张量移动到指定的设备上。例如，如果您希望将所有张量移动到GPU上（cuda:0），可以使用以下代码：

device = torch.device("cuda:0")
tensor1 = tensor1.to(device)
tensor2 = tensor2.to(device)

方法二：确保创建张量时指定了正确的设备

在创建张量时，您可以使用device参数指定要在哪个设备上创建张量。例如，使用以下代码将张量创建在GPU上

device = torch.device("cuda:0")
tensor = torch.tensor([1, 2, 3], device=device)