qwen-vl-caht多卡训练，报错 but found at least two devices, cuda:0 and cuda:1!

Question

在win10上面部署了qwen-vl-chat,训练本地的数据时，提示错误

Answer 1

引自免费微信小程序：皆我百晓生

根据你提供的错误信息，这个错误是因为你的PyTorch模型尝试在一个GPU（cuda:0）上执行操作，但同时又有一个张量在另一个GPU（cuda:1）上。为了确保所有运算都在同一个设备上进行，你需要将所有的输入数据移动到同一个GPU上。这里是一个解决这个问题的步骤：

1. 确保你的模型被放在一个特定的GPU上。例如，如果你想要使用GPU 0，可以这样做：

import torch

device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
model.to(device)

1. 在调用模型之前，确保你的输入数据（hidden_states 和 images）也被放在了同一设备上。这可以通过 .to(device) 函数完成：

hidden_states = hidden_states.to(device)
images = images.to(device)

1. 如果你是在使用DataLoader，那么你需要确保在加载数据时，数据就已经被放置在正确的设备上了。你可以在定义DataLoader时设置pin_memory=True和num_workers=0，这样可以帮助数据在读取后自动转移到正确设备：

dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=batch_size, pin_memory=True, num_workers=0)
for batch in dataloader:
    inputs = {key: val.to(device) for key, val in batch.items()}
    outputs = model(**inputs)

1. 如果上述步骤仍然没有解决问题，检查你的代码中是否有其他部分可能将数据移动到了不同的GPU上。这可能涉及到其他库或自定义函数。

将这些更改应用到你的代码中，并重新运行训练。如果问题依然存在，你可能需要进一步检查你的模型结构、数据预处理过程以及任何自定义层或模块，以确定是否有其他地方可能触发了跨设备的操作。