我克隆了一个 github repo 它运行一个pytorch深度学习模块，我定制了这部分以将模块和数据发送到GPU。
train_dataset = MarketDataset(train_data, history_len=history_len)
train_data_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True)
model = LSTNet()
model.to("cuda")
criterion = nn.MSELoss()
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=lr, weight_decay=weight_decay)
train_loss_list = []
for epoch in tqdm(range(epochs)):
epoch_loss_train = 0
for i, batch in tqdm(enumerate(train_data_loader, start=1),
leave=False, desc="Train", total=len(train_data_loader)):
X, Y = batch
X = X.to("cuda")
Y = Y.to("cuda")
optimizer.zero_grad()
Y_pred = model(X)
loss = criterion(Y_pred, Y)
loss.backward()
optimizer.step()
with open(root_dir / 'Log/Running-Loss.txt', 'a+') as file:
file.write(f'{loss.item()}\n')
epoch_loss_train += loss.item()
epoch_loss_train = epoch_loss_train / len(train_data_loader)
train_loss_list.append(epoch_loss_train)
with open(root_dir / 'Log/Epoch-Loss.txt', 'a+') as file:
file.write(f'{epoch_loss_train}\n')
但是我得到了这个错误
RuntimeError: Input and parameter tensors are not at the same device, found input tensor at cuda:0 and parameter tensor at cpu
如果我检查了，两者该模块以及 X 和 Y 已经在 cuda 上。为什么错误仍然提示输入和参数不在同一设备？
此错误消息表示的模型的一部分（可能是某些子模块）的参数没有移动到 GPU，而输入数据 (X 和 Y) 在 GPU 上。
正在正确地将模型本身移动到 GPU (
model.to("cuda")
)，但需要确保所有模型
参数
也被移动到 GPU。
问题可能出在定义
LSTNet
模型的方式上。需要检查模型定义并在任何子模块或层中显式地将它们移动到 GPU。
以下是一些可以尝试的解决方案：
- 在模型定义中将子模块移动到 GPU：
-
检查
LSTNet类的__init__方法。 -
对于每个定义的层或子模块，在实例化后立即添加
.to("cuda")。
例如，如果的模型定义如下：
```python class LSTNet(nn.Module): def init (self, ...): super(LSTNet, self). init () self.conv1 = nn.Conv1d(...) self.lstm = nn.LSTM(...) self.linear = nn.Linear(...)
```
需要将其更改为：
python
class LSTNet(nn.Module):
def __init__(self, ...):
super(LSTNet, self).__init__()
self.conv1 = nn.Conv1d(...).to("cuda")
self.lstm = nn.LSTM(...).to("cuda")
self.linear = nn.Linear(...).to("cuda")
-
使用
apply方法递归地将参数发送到 GPU： -
定义一个将模块及其参数发送到 GPU 的函数：
python def to_cuda(module): module = module.to("cuda") return module -
在创建模型实例后应用该函数：
python model = LSTNet() model.apply(to_cuda)
通过以上任一方法，可以确保模型的所有参数和输入数据都在同一设备（GPU）上，从而解决
RuntimeError
。