福宝猪猪 2023-05-28 15:45 采纳率: 0%
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stable diffusion报错问题

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报错→RuntimeError: Expected all tensors to be on the same device, but found at least two devices, cpu and cuda:0! (when checking argument for argument index in method wrapper_CUDA__index_select)
请问这个问题怎么解决呀?

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  • xiaok-cpp C/C++领域新星创作者 2023-05-28 16:48
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    这个报错的原因是,你使用了既包含CPU张量又包含GPU张量的操作。在这种情况下,你需要确保所有张量都处于相同的设备上。

    要解决这个问题,你可以使用.to(device)方法将所有张量(包括输入、权重、偏置等)都显式地移动到相同的设备上,如下面的例子所示:

    import torch
    
    # 判断是否支持GPU加速
    device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
    
    # 构造示例模型
    model = YourModel().to(device)
    
    # 加载训练数据和标签,并将它们移动到同一个设备上
    data, target = data.to(device), target.to(device)
    
    # 前向传递
    output = model(data)
    
    # 执行损失函数计算
    loss_fn = torch.nn.CrossEntropyLoss()
    loss = loss_fn(output, target)
    

    在以上示例中,我们首先判断是否支持GPU加速,然后使用.to(device)将模型移到与数据和目标张量相同的设备上。

    如果你已经有了一个混合设备列表,则可以使用to()方法中的non_blocking=True参数来异步移动张量,以避免不必要的等待,如下所示:

    tensor_list = [cpu_tensor1, cpu_tensor2, gpu_tensor1, gpu_tensor2]
    devices = [torch.device('cpu'), torch.device('cpu'), torch.device('cuda'), torch.device('cuda')]
    for tensor, device in zip(tensor_list, devices):
        tensor.to(device=device, non_blocking=True)
    

    除了使用.to()方法之外,你也可以使用.cuda().cpu()方法来移动张量,并检查拥有的设备,如下所示:

    if your_tensor.is_cuda:
        your_tensor = your_tensor.cpu()
    

    在此例中,if语句会检查张量是否位于GPU上。如果是,它将使用.cpu()方法将其移到CPU上。

    综上所述,根据你自己的情况和需求来移动张量到同一个设备上,可以避免这个报错。

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