Expected all tensors to be on the same device, but found at least two devices

Expected all tensors to be on the same device, but found at least two devices,

原因是计算的过程中,两个不同类型的变量在一起进行运算,即一个变量存储在gpu中,一个变量存储在cpu中,两个变量的存储位置冲突,导致无法计算,把变量统一下就行

python 复制代码
    x = x + kp_x_ofst
    y = y + kp_y_ofst
    x = torch.reshape(x, [-1])  
    y = torch.reshape(y, [-1])
    
    x = x.to('cpu')
    y = y.to('cpu')
 
    x0 = torch.floor(x).to(torch.int32)
    x1 = x0 + 1
    y0 = torch.floor(y).to(torch.int32)
    y1 = y0 + 1
    # device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')
    x0 = torch.clamp(x0, zero, max_x)
    x1 = torch.clamp(x1, zero, max_x)
    y0 = torch.clamp(y0, zero, max_y)
    y1 = torch.clamp(y1, zero, max_y)
相关推荐
LaughingZhu7 小时前
Product Hunt 每日热榜 | 2026-03-25
人工智能·经验分享·深度学习·神经网络·产品运营
枫叶林FYL8 小时前
【自然语言处理 NLP】第二章 经典NLP算法与特征工程(Classical NLP Algorithms)
人工智能·深度学习·机器学习
剑穗挂着新流苏31210 小时前
117_PyTorch 实战:利用训练好的模型进行单张图片验证
人工智能·python·深度学习
枫叶林FYL10 小时前
【乳腺癌早期筛查(钼靶X光图像AI识别)】第一章:钼靶AI核心算法架构演进——从2D全视野到3D断层合成与视觉Transformer
人工智能·深度学习
WeeJot嵌入式10 小时前
Meta LSP无数据训练深度解析:语言自我对弈的数学原理与实现
人工智能·机器学习·里氏替换原则
枫叶林FYL11 小时前
【自然语言处理 NLP】数学与计算基础(Mathematical & Computational 完整源码实现
人工智能·深度学习·机器学习
another heaven11 小时前
【深度学习 超参调优】lr0与lrf 的关系
人工智能·深度学习
放下华子我只抽RuiKe511 小时前
深度学习全景指南:硬核实战版
人工智能·深度学习·神经网络·算法·机器学习·自然语言处理·数据挖掘
天空之城_tsf12 小时前
通用多模态检索——大模型微调
人工智能·深度学习·计算机视觉