RuntimeError: Input type (torch.FloatTensor) and weight type (torch.cuda.FloatTensor) should be the same 오류 해결
"python", "python-3.x", "machine-learning"과 관련된 "RuntimeError: Input type (torch.FloatTensor) and weight type (torch.cuda.FloatTensor) should be the same" 오류 해결
이 오류는 PyTorch에서 발생하며, 입력 데이터와 모델 가중치의 자료형 또는 장치가 서로 일치하지 않을 때 발생합니다. 이 경우, 입력 데이터는 CPU에 있는 torch.FloatTensor
형태이고 모델 가중치는 GPU에 있는 torch.cuda.FloatTensor
형태입니다.
해결 방법:
다음 두 가지 방법 중 하나를 사용하여 이 오류를 해결할 수 있습니다.
입력 데이터를 GPU로 이동:
input_data = input_data.to("cuda")
이 코드는 입력 데이터를 CPU에서 GPU로 이동합니다.
모델 가중치를 CPU로 이동:
model.cpu()
추가 정보:
예제 코드
import torch
# 모델 정의
class MyModel(torch.nn.Module):
def __init__(self):
super().__init__()
self.linear = torch.nn.Linear(1, 1)
def forward(self, x):
return self.linear(x)
# 모델 생성 및 GPU로 이동
model = MyModel().cuda()
# 입력 데이터 생성
input_data = torch.randn(1)
# 모델 실행 (오류 발생)
output = model(input_data)
이 코드를 실행하면 다음과 같은 오류 메시지가 나타납니다.
RuntimeError: Input type (torch.FloatTensor) and weight type (torch.cuda.FloatTensor) should be the same
위 코드를 다음과 같이 수정하여 오류를 해결할 수 있습니다.
# 입력 데이터를 GPU로 이동
input_data = input_data.cuda()
# 모델 실행
output = model(input_data)
또는 다음과 같이 모델 가중치를 CPU로 이동하여 오류를 해결할 수도 있습니다.
# 모델을 CPU로 이동
model.cpu()
# 모델 실행
output = model(input_data)
대체 방법
torch.set_default_tensor_type() 사용:
torch.set_default_tensor_type("cuda")
# 모델 생성
model = MyModel()
# 모델 실행
output = model(input_data)
이 코드는 모든 새 텐서를 기본적으로 GPU에 생성하도록 설정합니다.
torch.cuda.is_available() 사용:
if torch.cuda.is_available():
input_data = input_data.cuda()
model.cuda()
# 모델 실행
output = model(input_data)
이 코드는 GPU가 사용 가능한 경우 입력 데이터와 모델을 GPU로 이동합니다.
torch.jit.trace() 사용:
# 모델 추적
traced_model = torch.jit.trace(model, input_data)
# 추적된 모델 실행
output = traced_model(input_data)
이 코드는 모델을 추적하여 입력 데이터와 동일한 장치에서 실행될 수 있는 새로운 모델을 생성합니다.
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