Pytorch 运行时错误：应为torch.cuda.FloatTensor类型，但得到torch.FloatTensor

我一直收到下面的错误消息。我似乎无法精确地指出所提到的张量。下面是trainer.py和main.py模块。我正在开发的模型是CelebA数据集上的GAN。我在远程服务器上运行代码，所以我花了一些时间调试我的模型

这是完整的错误消息：

Traceback (most recent call last):
  File "main.py", line 52, in <module>
    main(opt)
  File "main.py", line 47, in main
    trainer.train(train_loader)
  File "/home/path/trainer.py", line 45, in train
    d_loss_cls = F.binary_cross_entropy_with_logits(out_cls, label_org, size_average=False) / out_cls.size(0)
  File "/home/path/anaconda3/lib/python3.7/site-packages/torch/nn/functional.py", line 2077, in binary_cross_entropy_with_logits
    return torch.binary_cross_entropy_with_logits(input, target, weight, pos_weight, reduction_enum)
RuntimeError: expected type torch.cuda.FloatTensor but got torch.FloatTensor

main.py

import argparse
随机输入
进口火炬
从火炬进口
将torch.optim导入为optim
从torch.utils.data导入数据加载器
导入torchvision.transforms作为变换
从预处理导入预处理过程
从celeb_数据集导入CelebDataset
从培训师进口培训师
#设置参数解析器
parser=argparse.ArgumentParser（）
add_参数（'--workers'，type=int，help='number of data loading worker'，default=4）
add_参数（'--batchSize'，type=int，default=8，help='input batch size'）
add_参数（'--epochs'，type=int，default=20，help='number of epochs to train'）
add_参数（'--lr'，type=float，default=0.0002，help='learning rate'）
parser.add_参数（'--cuda'，action='store_true'，help='enablescuda'）
add_参数（'--manualSeed'，type=int，help='manualSeed'）
parser.add_参数（'--dataset_path'，type=str，default='./data/celeba'，help='dataset path'）
opt=parser.parse_args（）
打印（可选）
如果opt.manualSeed为无：
opt.manualSeed=random.randint（11000）
打印（“随机种子：”，选择手动种子）
def总管（opt）：
#设置培训/测试的参数
参数={
“批次大小”：opt.batchSize，
“洗牌”：没错，
“num_workers”：opt.workers
}
#预处理和设置数据集和datalader
已处理的\u数据=预处理（opt.dataset\u路径）
列车数据集=CelebDataset（处理的列车数据[：-2000]）
test_dataset=CelebDataset（已处理的_数据[2000:]）
列车加载器=数据加载器（列车数据集，**参数）
测试加载程序=数据加载程序（测试数据集，**参数）
培训师=培训师（可选）
培训师培训（列车装载机）
培训师测试（测试装载机）
如果名称=“\uuuuu main\uuuuuuuu”：
主要（可选）

您收到该错误是因为GPU上没有一个

out\u cls，label\u org

您的代码在哪里设置

解析器。添加参数（'--cuda'，action='store\u true'，help='enables cuda'）

选项

也许是这样的：

trainer = Trainer(opt)
if opt.cuda:
    trainer = trainer.cuda()

---

在将输入张量传递给培训师之前，您可能忘记将输入张量

转换为（'cuda'）

。我已将main.py（第五行至最后一行）更新为包含cuda，但同样的问题仍然存在。我刚刚上传了与我的GAN相关的所有代码文件。你能在它断开的那一行之前同时打印出cls.device和label\u org.device，然后看看哪一个不在GPU上吗？你完全正确。CLS设备确实在CPU上。我现在遇到了我将尝试排除的其他错误。非常感谢。