神经网络cpu与gpu数据迁移

逃离我推掉我的手 2023-06-22 06:23 98阅读 0赞

# 一 . gpu转至cpu处理 #

## 问题描述 ##

RuntimeError: expected device cpu but got device cuda:0
    
    RuntimeError: Input type (torch.cuda.FloatTensor) and weight type (torch.FloatTensor) should be the same

期待cpu 型数据，但传入了 cuda类型数据

## 出错代码 ##

def sleep(self,x):
       
       self.conv = nn.Conv2d(in_channels=output, out_channels=input, kernel_size=4, stride=2, padding=1)
    
       self.bn = nn.BatchNorm1d(out_channels)
    
       self.relu = nn.PReLU()
     
       c1 = self.conv(x)   # 报错位置
           
       c1 = self.bn(c1)
            
       c1 = self.relu(c1)
    
    return c1

## 解决办法 ##

c1 = self.conv(x.cpu())   # 更改为 名称.cpu()

同理，类似的有

x.numpy()  更改为  x.cpu().numpy()

查看变量运行是否在gpu或cpu的命令：    print(x.device)

--------------------

# 二. cpu转至gpu处理 #

## 问题描述 ##

RuntimeError: Expected object of device type cuda but got device type cpu for argument #2 'mat1' in call to _th_addmm

传入了cpu 类型的数据，但目标对象需要gpu环境处理

## 出错代码 ##

class net(nn.Module):
       
      def forward(self,y1,y2):
    
         y1 = sleep(x)   # 报错位置
         y2 = sleep(x)   # 报错位置
    
         if training: 
            return y1
         else:
            return y2

## 解决办法 ##

class net(nn.Module):
       
      def forward(self,y1,y2):
    
         y1 = sleep(x.cuda)   # 更改为 名称.cuda()
         y2 = sleep(x.cuda)

同理，类似的有

input = Variable(cuda())   更改为   input = Variable(x.cuda())

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