token = torch.LongTensor(token)这行代码在CPU上正常跑，但是在gpu上跑时就报错，报的错是:typeError:an integer is required(got type torch.LongTensor)
然后我就把带把修改为token = torch.IntTensor(token).
但还是报错:typeError:an integer is required(got type torch.LongTensor
同样的代码在CPU上不会报错，但在GPU上报错了
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- 2021-05-13 18:05回答 3 已采纳 你要安装cuda和cudnn，参考一下https://zhuanlan.zhihu.com/p/106133822
- 2022-09-15 00:47回答 7 已采纳 请说明你的环境，包括torch，torchvision（这两者需要为GPU版本），cuda，cudnn，以及你的显卡型号显存大小，有些情况是安装包冲突或者安装错误，有些情况是你的显存太小，模型加载不进
- 2022-01-22 22:12回答 2 已采纳 loss_unsup = torch.mean(((tensor_vec-mean_pred)*2)/sigma_est[0]) + 1.0self.lambda_vartorch.log(torch
- 2022-01-12 16:02浩浩乎@的博客 Pytorch多GPU训练时使用hook提取模型中间层输出时与模型输入张量不在同一个GPU上的解决办法 通常对于单卡训练的模型，使用hook可以较为方便地提取出模型中间层输出。 例如我们想要获取自定义模型DBL中的conv2d的输出...
- 2023-02-16 23:35回答 3 已采纳 以下答案引用自GPT-3大模型,请合理使用： 示例，谢谢 这可能是因为使用了不正确的共享内存的实现，或者由于没有考虑到适当的优化。如果要使用共享内存，则需要确保使用一致的数据结构和传输方式，以便每个
- 2021-03-14 19:19回答 1 已采纳 你好，cudart64_101.dll可以去下面的链接下载，https://www.dll-files.com/download/1d7955354884a9058e89bb8ea34415c9/cu
- 2022-06-19 23:07回答 1 已采纳 numpy版本不对，换成1.19.3就可以了
- 2021-10-23 10:41cosmosknight的博客 虽然模型是在GPU上训练的，但是在服务器上部署的时候只需用CPU就可以进行模型推断。但在实际应用中，却出现如下报错信息： RuntimeError: module must have its parameters and buffers on device cuda:0 (device_...
- 2022-09-02 09:50回答 1 已采纳 编译器不一样，不一样的编译器多多少少会有自己自身的优势
- 2022-08-22 12:13回答 2 已采纳 EGLSink改为以下：sink = Gst.ElementFactory.make("fakesink", "fakesink")
- 2022-08-31 14:54
使用paddle框架部署深度学习在多块gpu上报错：
AttributeError: module 'paddle.fluid.contrib' has no attribute 'reader'
paddle
python
深度学习
回答 1 已采纳 既然整的是动态图就抛弃fluid吧，这个应该是paddle2中逐步移除了。你改用paddle1.7，1.8等版本试一下吧。 - 2024-07-02 20:49黎旖玹的博客 CUDA11x安装Evox库，以及安装过程中的报错问题解决方案。
- 2022-07-20 11:57回答 3 已采纳 DDP神坑，基本无解换launch看看？ python -m torch.distributed.launch或者看下这个 distributed training no
- 2023-06-06 14:37LensonYuan的博客 当前有个Python项目，需要实现某个核心算法并提供api接口给其他部门调用；经过相关经验和测试分析，首选了sanic作为发布服务的框架（和flask差不多，不过sanic调用uvloop底层C性能更好）。另外，我们的核心算法需要...
- 2022-02-08 17:50小火汁猛猛的博客 小弟我就只能在服务器上训练自己的模型，但是其debug实在是令人头大，由于无法像在本地一样打断点，我只能笨笨的print参数的维度来查看自己是否写错，或者运行一波再查看报错信息，这是在是太拉了。我也尝试过在本地...
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