Pytorch 运行时错误：预期所有张量位于同一设备上，但至少发现两个设备，cuda:0 和 cpu! 在恢复训练时

在本文中，我们将介绍 Pytorch 的一个常见错误，即运行时错误 “Expected all tensors to be on the same device, but found at least two devices, cuda:0 and cpu!”，该错误通常在恢复训练过程中出现。我们将讨论该错误的原因、如何识别和解决这个问题。

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错误原因

这个错误通常是由于模型、输入张量或优化器的设备不一致引起的。Pytorch 中可以使用不同的设备（如GPU或CPU）进行计算，但在运行时，所有相关的张量应该在同一设备上。

当我们在训练过程中切换设备或保存和加载模型时，就有可能出现这个错误。例如，在我们将模型从GPU中加载到CPU中进行测试或推理时，如果模型参数与输入张量的设备不一致，就会触发这个错误。

识别问题

要识别这个问题，我们可以查看错误提示中提供的设备信息，即 “cuda:0” 和 “cpu”。它们表示涉及到的张量所在的设备。如果我们在代码中明确指定了设备，可以检查相关部分是否正确。如果我们的代码中没有明确指定设备，那么我们需要在加载模型和处理输入数据时特别注意设备的一致性。

此外，我们还可以通过检查模型、输入张量和优化器的设备来识别问题。这些对象的设备应该是一致的。我们可以使用 .device 属性来获取设备信息并进行比较。

解决问题

当我们识别到设备不一致的问题时，我们可以通过以下方法之一来解决它：

方法一：明确指定设备

如果我们在代码中明确指定了设备，我们应该确保所有相关的张量都在同一设备上。我们可以使用 .to() 方法将张量移动到指定设备上。例如，如果我们要将张量 tensor 移动到 GPU 上，可以使用 tensor = tensor.to("cuda")。

方法二：自动将张量移动到所需设备

如果我们的代码没有明确指定设备，我们可以使用 torch.device 对象来自动将张量移动到所需设备。我们可以创建一个 device 对象，并在加载模型和处理输入数据时使用它。例如：

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

上述代码中，我们首先检查是否有可用的 GPU，然后根据结果创建一个 device 对象。接下来，我们将模型和输入张量移动到 device 对象所表示的设备上。

方法三：在加载模型时指定 `map_location`

当我们在加载模型时，可以使用 map_location 参数来指定设备。map_location 接受一个字符串参数，用于将模型参数映射到指定设备。例如：

model = torch.load("model.pt", map_location="cuda")

上述代码中，我们将加载的模型参数从 GPU（如果可用）映射到 CPU 上。

示例

让我们通过一个示例来进一步理解和解决这个问题。假设我们有一个已经训练好的模型，并且要将其加载到 CPU 上进行推理。

首先，我们查看模型的设备，确保模型参数所在的设备与我们想要的设备一致：

print(model.device)

然后，我们可以通过以下方式将模型加载到 CPU 上并进行推理：

# 将模型加载到 CPU 上
device = torch.device("cpu")
model = torch.load("model.pt", map_location=device)

# 设置模型为评估模式
model.eval()

# 处理输入数据
input_data = torch.randn(1, 3, 224, 224)  # 假设我们有一个输入张量
input_data = input_data.to(device)

# 使用模型进行推理
output = model(input_data)

print(output)

在上述代码中，我们首先创建一个 device 对象，将其设为 CPU。然后，使用 torch.load 加载模型，并使用 map_location 参数将模型参数从 GPU 映射到 CPU。接下来，我们将模型设为评估模式，并将输入数据移动到 CPU。最后，我们使用模型进行推理并打印输出结果。

通过这种方式，我们可以将模型从一个设备迁移到另一个设备，并在保持设备一致的同时继续进行训练或推理。