【PyTorch】常见错误: RuntimeError: Input type (torch.FloatTensor) and weight type (torch.cuda.FloatTensor)_input type (torch.cuda.floattensor) and weight typ

RuntimeError: Input type (torch.FloatTensor) and weight type (torch.cuda.FloatTensor) should be the same

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问题原因：

       错误内容就在类型不匹配，根据报错内容可以看出Input type为torch.FloatTensor（CPU数据类型），而weight type（即网络权重参数这些）为torch.cuda.FloatTensor（GPU数据类型）。

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解决方法：

       既然网络参数是GPU类型，那解决方法就是将输入类型转变为GPU类型，需要使用到cuda，没有cuda就解决不了。实现方法有两种：

1. device = torch.device('cuda:0')
inputs = inputs.to(device)
2. inputs = inputs.cuda()

device = torch.device('cuda:0' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')
print(torch.cuda.is_available())

inputs = inputs.to(device)        	# 方法一：将input这个tensor转换成了CUDA 类型
inputs = inputs.cuda()				# 方法二：将input这个tensor转换成了CUDA 类型
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类似错误：

       若与上面错误是反的，即 RuntimeError: Input type (torch.cuda.FloatTensor) and weight type (torch.FloatTensor) should be the same

那就同理，对net进行转换。

1. device = torch.device('cuda:0')
net= net.to(device)
2. net = net.cuda()