Pytorch 运行时错误：输入类型（torch.FloatTensor）和权重类型（torch.cuda.FloatTensor）应相同，即使在将模型和输入放入cuda之后也是如此

我遇到了“RuntimeError:输入类型（torch.FloatTensor）和权重类型（torch.cuda.FloatTensor）应该是相同的”问题，即使在我将输入和模型放入设备之后。如果有人能帮助我，我将不胜感激

point_net.to(device)
for epoch in range(100):
    running_loss = 0.0
    correct = 0.0
    total = 0
    
    for i in range(0, points_tensor.shape[0], 2048):
        X = points_tensor[i:i + 2048]
        y = labels_tensor[i:i + 2048]
        
        X = X.to(device)
        y = y.to(device)
        optimizer.zero_grad()

        y_pred = point_net(X)
        loss = criterion(y_pred, y)
        loss.backward()
        optimizer.step()
        
        running_loss += loss.item()

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你的模型在GPU上吗？这确实很奇怪。你也应该把整个stacktrace放在这里。同时打印

设备

。它可能是“cpu”，而模型名为

cuda

其他地方请显示完整的代码和错误消息谢谢大家的回复。非常感谢。实际上，我发现了错误，这是由于我的模型中的一个中间输出没有放入cuda。