Input type (torch.cuda.FloatTensor) and weight type (torch.FloatTensor) should be the same_input type (torch.floattensor) and weight type (to

该错误提示 “输入类型（torch.cuda.FloatTensor）和权重类型（torch.FloatTensor）应该相同” 表示输入的张量类型与权重类型不匹配，其中一个张量是在GPU上的cuda张量，而另一个张量是在CPU上的float张量。

要解决这个问题，您需要确保输入的张量和权重张量具有相同的类型和设备。有几种方法可以实现：

1. 转换张量类型：将输入张量转换为与权重张量相同的类型，可以使用 .to() 方法来进行类型转换和设备迁移。例如，如果权重张量在GPU上，可以使用以下代码将输入张量转换为GPU上的张量：

input = input.to(torch.device("cuda"))
1

2. 转换权重张量类型：将权重张量转换为与输入张量相同的类型。如果您希望将权重张量从CPU转移到GPU，可以使用以下代码：

weight = weight.to(torch.device("cuda"))
1

3. 在创建模型时指定设备：在定义模型时，将模型参数的设备设置为与输入张量相同的设备。例如，如果输入张量在GPU上，可以将模型定义为：

class MyModel(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(MyModel, self).__init__()
        self.weight = nn.Parameter(torch.randn(3, 3).to(torch.device("cuda")))

    def forward(self, input):
        return torch.matmul(input, self.weight)
1
2
3
4
5
6
7

通过以上方法，您可以确保输入张量和权重张量具有相同的类型和设备，从而避免类型不匹配的错误。请根据您的实际情况选择适当的方法来解决问题。