RuntimeError: Input type (FloatTensor) and weight type (torch.cuda.FloatTensor) should be the same_runtimeerror: input type (torch.floattensor) and w

错误：RuntimeError: Input type (torch.FloatTensor) and weight type (torch.cuda.FloatTensor) should be the same or input should be a MKLDNN tensor and weight is a dense tensor

这个错误表明在模型的前向传播过程中，输入张量的类型是 torch.FloatTensor，但模型权重的类型是 torch.cuda.FloatTensor。PyTorch 要求输入类型与权重类型相匹配，这意味着在 GPU 上训练的模型要求输入也在 GPU 上。 

解决这个问题的一种方法是确保输入张量 images 也在 GPU 上。可以通过将其转移到 GPU 上，使用 .to(device) 方法。下述的sample_batched是字典，其中包含键 'images' 和 'labels'。

images = sample_batched['images'].to(device)

在这行代码之前，你可能已经将 device 设置为 GPU。确保在模型前向传播之前，输入张量和模型都在相同的设备上。

device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
model.to(device)