在 Pytorch 中，當傳輸到 GPU 時，我收到錯誤“在 CPU 上，但預計在 GPU 上”

Question

錯誤示例：“'out' 的張量在 CPU 上，參數 #1 'self' 的張量在 CPU 上，但預計它們在 GPU 上”。 我被困在分類教程上：

https://pytorch.org/tutorials/beginner/blitz/cifar10_tutorial.html

注意：代碼用於回歸。

代碼如下：

class Net(nn.Module):
    def __init__(self, num_features, size_hidden_layer, n_hidden_layer):
        super(Net, self).__init__()
        self.size_hidden_layer = size_hidden_layer
        self.n_hidden_layer = n_hidden_layer
        self.hidden_layers = list()
        self.hidden_layers.append(nn.Linear(num_features, size_hidden_layer))
        for _ in range(n_hidden_layer-1):
            self.hidden_layers.append(nn.Linear(size_hidden_layer, size_hidden_layer))
        self.last_layer = nn.Linear(size_hidden_layer, 1)

    def forward(self, x):
        for i in range(self.n_hidden_layer):
            x = torch.relu(self.hidden_layers[i](x))
        return self.last_layer(x)

Answer 1

教程部分沒有提到的是必須包裝參數才能被 GPU 讀取。 例如，查看__init__ ，其中正常和神經網絡層被包裹在nn.Sequential中。

class Net(nn.Module):
    def __init__(self, num_features, size_hidden_layer, n_hidden_layer):
        super(Net, self).__init__()
        self.size_hidden_layer = size_hidden_layer
        self.n_hidden_layer = n_hidden_layer
        hidden_layers = list()
        hidden_layers.append(nn.Linear(num_features, size_hidden_layer))
        for _ in range(n_hidden_layer-1):
            hidden_layers.append(nn.Linear(size_hidden_layer, size_hidden_layer))
        self.hidden_layers = nn.Sequential(*hidden_layers)
        self.last_layer = nn.Linear(size_hidden_layer, 1)

    def forward(self, x):
        for i in range(self.n_hidden_layer):
            x = torch.relu(self.hidden_layers[i](x))
        return self.last_layer(x)