Pytorch에서 "Expected all tensors on same device" 오류 해결 방법

PyTorch에서 모델 학습 또는 추론 과정에서 다음과 같은 오류 메시지가 발생할 수 있습니다.

RuntimeError: Expected all tensors to be on the same device, but found at least two devices, cuda:0 and cpu! (when checking argument for argument mat2 in method wrapper_CUDA_mm)

이 오류는 모델 연산에 사용되는 텐서가 서로 다른 장치 (CPU 또는 GPU)에 위치할 때 발생합니다. PyTorch는 모든 텐서가 동일한 장치에 있어야 연산을 수행하도록 설계되어 있기 때문입니다.

해결 방법:

이 오류를 해결하기 위해서는 모든 텐서를 동일한 장치로 이동해야 합니다. 다음 두 가지 방법으로 해결할 수 있습니다.

CPU 텐서를 GPU로 이동:

tensor = tensor.cuda()

이 코드는 CPU에 있는 텐서를 GPU로 이동합니다.

tensor = tensor.cpu()

모델 코드 예시:

# 모델 정의
model = MyModel()

# 모델을 GPU로 이동
model.cuda()

# 입력 데이터를 GPU로 이동
input_data = input_data.cuda()

# 모델 예측
output = model(input_data)

추가 정보:

참고:

• PyTorch는 CPU와 GPU 모두에서 실행될 수 있지만, GPU는 일반적으로 CPU보다 훨씬 빠른 속도를 제공합니다.
• 모델 학습 또는 추론 과정에서 최상의 성능을 얻으려면 모델과 데이터를 GPU에 저장하는 것이 좋습니다.
• 모델 코드를 작성할 때 모든 텐서가 동일한 장치에 있는지 확인하는 것이 중요합니다.

예제 코드

import torch

# CPU에 있는 텐서 생성
tensor = torch.randn(10, 10)

# 텐서를 GPU로 이동
tensor = tensor.cuda()

# GPU에 있는 텐서 확인
print(tensor.is_cuda)

출력:

True

# GPU에 있는 텐서 생성
tensor = torch.randn(10, 10).cuda()

# 텐서를 CPU로 이동
tensor = tensor.cpu()

# CPU에 있는 텐서 확인
print(tensor.is_cuda)

False

import torch

class MyModel(torch.nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.linear = torch.nn.Linear(10, 10)

    def forward(self, x):
        return self.linear(x)

# 모델 정의
model = MyModel()

# 모델을 GPU로 이동
model.cuda()

# 입력 데이터 생성
input_data = torch.randn(10, 10)

# 입력 데이터를 GPU로 이동
input_data = input_data.cuda()

# 모델 예측
output = model(input_data)

# 출력 텐서 확인
print(output.is_cuda)

True

• 위 코드는 PyTorch 1.9.1 버전을 기준으로 작성되었습니다.
• 코드를 실행하기 전에 GPU가 설치되어 있는지 확인해야 합니다.

"Expected all tensors on same device" 오류 해결 방법의 대체 방법

torch.device 사용:

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

# 모델을 device로 이동
model.to(device)

# 입력 데이터를 device로 이동
input_data = input_data.to(device)

# 모델 예측
output = model(input_data)

torch.no_grad() 사용:

with torch.no_grad():
    # 모델을 CPU로 이동
    model.cpu()

    # 입력 데이터를 CPU로 이동
    input_data = input_data.cpu()

    # 모델 예측
    output = model(input_data)

모델 코드 수정:

• 모델 코드에서 모든 텐서 생성 및 연산을 CPU 또는 GPU 중 하나만 사용하도록 수정합니다.
• 모델 코드에서 텐서를 다른 장치로 이동하는 코드를 제거합니다.

데이터 로더 수정:

• 데이터 로더에서 데이터를 로드할 때 CPU 또는 GPU 중 하나만 사용하도록 설정합니다.

사용 방법 선택:

위에 설명된 방법들은 각각 장단점이 있습니다. 상황에 따라 적절한 방법을 선택해야 합니다.

장점: 코드를 간결하게 작성할 수 있습니다. 단점: 모델 또는 데이터가 이미 다른 장치에 있는 경우 오류가 발생할 수 있습니다.

장점: 모델 또는 데이터를 다른 장치로 이동할 필요가 없습니다. 단점: 모델 학습 과정에서는 사용할 수 없습니다.

장점: 가장 안전하고 효율적인 방법입니다. 단점: 코드를 수정하는 데 시간이 걸릴 수 있습니다.