当你在使用PyTorch等支持CUDA的深度学习框架时,遇到错误 ValueError: expected a cuda device, but got: cpu,通常意味着你的代码试图在一个CUDA操作中使用CPU设备。下面是一些解决这个问题的步骤: 1. 确认错误信息的上下文 这个错误通常发生在尝试将张量(tensor)或模型从CPU移动到GPU时,但系统未能正确识别或配置GPU。
device = _get_device_index(device) File "/usr/local/lib/python3.10/dist-packages/torch/cuda/_utils.py", line 35, in _get_device_index raise ValueError(f"Expected a cuda device, but got: {device}") ValueError: Expected a cuda device, but got: cpu Others No response...
1.Whether you put your model on cuda, in other words, whether you have the similar code as:model = nn.DataParallel(model, device_ids=None).cuda()2.Whether you put your input data on cuda, like input_data.cuda()3.Whether you put y...
最近在运行pytorch代码时发现的该错误,不管是 expected cpu 还是 expected cuda, 本质原因都是类型不匹配。 一般是因为: 等号左边和右边类型不一样 运算符左右两端类型不同,例:+ - * / 同一个函数内,传入参数的类型不同,例matmul等 你要考虑你的大环境是在什么上面部署的,CPU 还是 CUDA,然后再出错位置尝试修...
... File "/home/lyc/.conda/envs/qwen2/lib/python3.8/site-packages/torch/cuda/_utils.py", line 35, in _get_device_index raise ValueError(f"Expected a cuda device, but got: {device}") ValueError: Expected a cuda device, but got: cpuSystem ...
运行时报错RuntimeError: expected device cpu but got device cuda:0,最近在运行pytorch代码时发现的该错误,不管是expectedcpu还是expectedcuda,本质原因都是类型不匹配。一般是因为:等号左边和右边类型不一样运算符左右两端类型不同,例:+-*/同一个函数内,传入参数
错误的意思:object的device类型期望得到的是cuda类型,但是实际上的类型确实cpu类型,在调用二分类交叉熵损失进行前向计算的时候 回到顶部 三、检查下面几点: 模型是否放到了CUDA上model = model.to(device)或model = model.cuda(device) 输入数据是否放到了CUDA上data = data.to(device)或data = data.cuda(device)...
修改了classes参数, 但是最后一个filters参数没修改，出现相同的错误，改掉之后就ok了
模型是否放到了CUDA上 model = model.to(device) 或 model = model.cuda(device) 输入数据是否放到了CUDA上 data ...
When I tried to excute train.py, I initially got some directory errors which i fixed quickly by updating the directories in config.py and train.py, but the next error that comes up is as follows: /content/ssd.pytorch/ssd.py:34: UserWarni...