RuntimeError: Expected all tensors to be on the same device, but found at least two devices, cuda:0 and cpu! (when checking argument for argument tensors in method wrapper_CUDA_cat)
这个错误再次指出了在执行 `torch.cat` 操作时，参与操作的张量不在同一个设备上。错误信息显示，尝试将位于 `cuda:0` 和 `cpu` 的张量进行拼接，但是所有参与 `torch.cat` 的张量必须位于同一设备上。
### 解决方案
1. **确保所有张量都在同一个设备上**：在调用 `torch.cat` 之前，确保所有参与的张量都在同一个设备上。这包括在 `pyro.sample` 调用中创建的张量。
2. **修改代码以确保设备一致性**：在你的代码中，确保所有张量在进行操作之前都已经被转移到了正确的设备上。
### 具体步骤
1. **设置设备**：
```python
device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
```2. **确保模型和数据都在同一个设备上**：
```python
model = model.to(device)
datax = datax.to(device)
datay = datay.to(device)
```3. **修改 `pyro.sample` 调用**：
- 确保在创建 `dist.Normal` 时，所有张量都在同一个设备上。
```python
mu = mu.to(device)
sigma = sigma.to(device)
obs = pyro.sample("obs", dist.Normal(mu, sigma * sigma).expand([1, 32]), obs=y.reshape(1, 32).to(device))
```4. **确保 `parts` 中的所有张量都在同一个设备上**：
```python
parts = [part.to(device) for part in parts]
latent = torch.cat(parts)
```### 完整代码示例
```python
import torch
import pyro
import pyro.distributions as dist
from pyro.infer import SVI, Trace_ELBO
from pyro.optim import Adamdevice = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
# 假设 model 和 guide 已经定义
model = model.to(device)
guide = guide.to(device)# 假设 datax 和 datay 已经加载
datax = datax.to(device)
datay = datay.to(device)# 定义优化器
optimizer = Adam({"lr": 0.01})
svi = SVI(model, guide, optimizer, loss=Trace_ELBO())# 训练循环
for epoch in range(num_epochs):
for datax, datay in trainloader:
datax = datax.to(device)
datay = datay.to(device)
loss = svi.step(datax, datay)
print(f"Epoch {epoch}, Loss: {loss}")# 确保在 pyro.sample 中所有张量都在同一个设备上
mu = mu.to(device)
sigma = sigma.to(device)
obs = pyro.sample("obs", dist.Normal(mu, sigma * sigma).expand([1, 32]), obs=y.reshape(1, 32).to(device))
```通过这些修改，你可以确保所有张量都在同一个设备上，从而避免设备不一致的错误。
===================================================================
方法2
PyTorch中，要判断一个分布对象（例如dist.Normal(mu, sigma_squared)）是否在CPU或CUDA上，你需要查看该对象的参数（mu和sigma_squared）所在的设备。分布对象本身并不直接存储数据，而是通过其参数来定义。你可以通过检查参数的.device属性来判断它们是否在CPU或CUDA上。
以下是如何检查的示例：
python
import torch
from torch.distributions import Normal
# 假设mu和sigma_squared是已经定义的参数
mu = torch.tensor(0.0)
sigma_squared = torch.tensor(1.0)
# 创建一个正态分布对象
dist = Normal(mu, sigma_squared)
# 检查mu和sigma_squared所在的设备
if mu.device.type == 'cuda':
print("mu is on CUDA")
else:
print("mu is on CPU")
if sigma_squared.device.type == 'cuda':
print("sigma_squared is on CUDA")
else:
print("sigma_squared is on CPU")