RuntimeError: Expected all tensors to be on the same device, but found at least two devices, cuda:0 and cpu! 해결 방법

RuntimeError: Expected all tensors to be on the same device, but found at least two devices, cuda:0 and cpu! 해결 방법

• 프로그래밍 언어: Python
• 딥러닝 프레임워크: PyTorch

문제:

"RuntimeError: Expected all tensors to be on the same device, but found at least two devices, cuda:0 and cpu!"라는 오류 메시지가 발생합니다. 이는 훈련을 재개할 때 발생하는 오류입니다.

원인:

이 오류는 훈련 과정에서 사용되는 텐서들이 서로 다른 장치에 존재하기 때문에 발생합니다. PyTorch는 모든 텐서가 동일한 장치에 있어야 계산을 수행하도록 설계되어 있습니다. 예를 들어, 일부 텐서는 GPU에 있고 다른 텐서는 CPU에 있는 경우 이 오류가 발생합니다.

해결 방법:

이 문제를 해결하려면 다음 두 가지 방법 중 하나를 사용할 수 있습니다.

모든 텐서를 CPU로 이동

model.cpu()
optimizer.cpu()

위 코드는 모델과 옵티마이저를 CPU로 이동합니다.

model.cuda()
optimizer.cuda()

추가 정보:

참고:

• 이 오류는 여러 가지 다른 원인으로 발생할 수 있습니다. 위에 설명된 해결 방법 외에도 다른 해결 방법이 있을 수 있습니다.

RuntimeError: Expected all tensors to be on the same device, but found at least two devices, cuda:0 and cpu! 예제 코드

import torch

# 모델 정의
model = torch.nn.Linear(10, 1)

# 모델을 GPU로 이동
model.cuda()

# 훈련 데이터
x = torch.randn(10, 10).cuda()
y = torch.randn(10, 1).cuda()

# 옵티마이저 정의
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)

# 훈련 루프
for epoch in range(10):

    # 예측
    outputs = model(x)

    # 손실 계산
    loss = torch.nn.MSELoss()(outputs, y)

    # 역전파
    optimizer.zero_grad()
    loss.backward()

    # 파라미터 업데이트
    optimizer.step()

이 코드를 실행하면 다음과 같은 오류 메시지가 발생합니다.

RuntimeError: Expected all tensors to be on the same device, but found at least two devices, cuda:0 and cpu!

오류 해결:

model.cpu()
optimizer.cpu()

# 훈련 루프
for epoch in range(10):

    # 예측
    outputs = model(x)

    # 손실 계산
    loss = torch.nn.MSELoss()(outputs, y)

    # 역전파
    optimizer.zero_grad()
    loss.backward()

    # 파라미터 업데이트
    optimizer.step()

# 모델을 GPU로 이동
model.cuda()

# 훈련 데이터
x = torch.randn(10, 10).cuda()
y = torch.randn(10, 1).cuda()

# 옵티마이저 정의
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01).cuda()

# 훈련 루프
for epoch in range(10):

    # 예측
    outputs = model(x)

    # 손실 계산
    loss = torch.nn.MSELoss()(outputs, y)

    # 역전파
    optimizer.zero_grad()
    loss.backward()

    # 파라미터 업데이트
    optimizer.step()

RuntimeError: Expected all tensors to be on the same device, but found at least two devices, cuda:0 and cpu! 해결 방법: 대체 방법

torch.set_default_tensor_type() 사용

torch.set_default_tensor_type("cuda")

# 훈련 루프
for epoch in range(10):

    # 예측
    outputs = model(x)

    # 손실 계산
    loss = torch.nn.MSELoss()(outputs, y)

    # 역전파
    optimizer.zero_grad()
    loss.backward()

    # 파라미터 업데이트
    optimizer.step()

위 코드는 모든 텐서를 기본적으로 GPU에 저장하도록 설정합니다.

data.to() 사용

# 훈련 데이터
x = x.to("cuda")
y = y.to("cuda")

# 훈련 루프
for epoch in range(10):

    # 예측
    outputs = model(x)

    # 손실 계산
    loss = torch.nn.MSELoss()(outputs, y)

    # 역전파
    optimizer.zero_grad()
    loss.backward()

    # 파라미터 업데이트
    optimizer.step()

위 코드는 훈련 데이터를 GPU로 명시적으로 이동합니다.

model.to() 사용

# 모델을 GPU로 이동
model.to("cuda")

# 훈련 루프
for epoch in range(10):

    # 예측
    outputs = model(x)

    # 손실 계산
    loss = torch.nn.MSELoss()(outputs, y)

    # 역전파
    optimizer.zero_grad()
    loss.backward()

    # 파라미터 업데이트
    optimizer.step()

torch.cuda.is_available() 사용

if torch.cuda.is_available():

    # 모델을 GPU로 이동
    model.cuda()

    # 훈련 데이터
    x = x.to("cuda")
    y = y.to("cuda")

    # 옵티마이저 정의
    optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01).cuda()

    # 훈련 루프
    for epoch in range(10):

        # 예측
        outputs = model(x)

        # 손실 계산
        loss = torch.nn.MSELoss()(outputs, y)

        # 역전파
        optimizer.zero_grad()
        loss.backward()

        # 파라미터 업데이트
        optimizer.step()

else:

    # CPU에서 훈련