Python 如何在pytorch中启用意外GPU/CPU传输的错误？

我有一个不寻常的需求：我想得到一条错误消息

我最近更新了我的pytorch版本，现在我不再收到调试所依赖的错误消息。在更新之前，当我使用张量作为模型的输入时，如果张量与模型不在同一设备上，我会得到一个错误，形式为“运行时错误：预期两个输入都在同一设备上”

此错误现在不再发生。这是一个问题，因为我正在调试一个大型项目，并且我知道该项目包含多个发生这种情况的案例。由于每次发生这种情况都要花费昂贵的CPU/GPU传输成本，因此我希望看到错误，以便找到这些问题点并对其进行优化

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如何重新启用此错误消息？

您仍然会收到一条错误消息，类似于“预期的CPU张量（得到CUDA张量）”。pytorch的任何版本都不允许所有操作数不在同一设备上的操作