RuntimeError: Giriş türü (torch.FloatTensor) ve ağırlık türü (torch.cuda.FloatTensor) aynı olmalıdır

Aşağıdaki CNN aşağıdaki gibi eğitmek çalışıyorum, ama .cuda () ile ilgili aynı hatayı almaya devam ve nasıl düzeltmek için emin değilim. İşte şimdiye kadar benim kod bir yığın.

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import torch
from torch import nn
from torch import optim
import torch.nn.functional as F
import torchvision
from torchvision import datasets, transforms, models
from torch.utils.data.sampler import SubsetRandomSampler


data_dir = "/home/ubuntu/ML2/ExamII/train2/"
valid_size = .2

# Normalize the test and train sets with torchvision
train_transforms = transforms.Compose([transforms.Resize(224),
                                           transforms.ToTensor(),
                                           ])

test_transforms = transforms.Compose([transforms.Resize(224),
                                          transforms.ToTensor(),
                                          ])

# ImageFolder class to load the train and test images
train_data = datasets.ImageFolder(data_dir, transform=train_transforms)
test_data = datasets.ImageFolder(data_dir, transform=test_transforms)


# Number of train images
num_train = len(train_data)
indices = list(range(num_train))
# Split = 20% of train images
split = int(np.floor(valid_size * num_train))
# Shuffle indices of train images
np.random.shuffle(indices)
# Subset indices for test and train
train_idx, test_idx = indices[split:], indices[:split]
# Samples elements randomly from a given list of indices
train_sampler = SubsetRandomSampler(train_idx)
test_sampler = SubsetRandomSampler(test_idx)
# Batch and load the images
trainloader = torch.utils.data.DataLoader(train_data, sampler=train_sampler, batch_size=1)
testloader = torch.utils.data.DataLoader(test_data, sampler=test_sampler, batch_size=1)


#print(trainloader.dataset.classes)

device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
model = models.resnet50(pretrained=True)

model.fc = nn.Sequential(nn.Linear(2048, 512),
                                 nn.ReLU(),
                                 nn.Dropout(0.2),
                                 nn.Linear(512, 10),
                                 nn.LogSigmoid())
                                 # nn.LogSoftmax(dim=1))
# criterion = nn.NLLLoss()
criterion = nn.BCELoss()
optimizer = optim.Adam(model.fc.parameters(), lr=0.003)
model.to(device)

#Train the network
for epoch in range(2):  # loop over the dataset multiple times

    running_loss = 0.0
    for i, data in enumerate(trainloader, 0):
        # get the inputs; data is a list of [inputs, labels]
        inputs, labels = data

        # zero the parameter gradients
        optimizer.zero_grad()

        # forward + backward + optimize
        outputs = model(inputs)
        loss = criterion(outputs, labels)
        loss.backward()
        optimizer.step()

        # print statistics
        running_loss += loss.item()
        if i % 2000 == 1999:    # print every 2000 mini-batches
            print('[%d, %5d] loss: %.3f' %
                  (epoch + 1, i + 1, running_loss / 2000))
            running_loss = 0.0

print('Finished Training')

Ancak, bu hatayı konsolda almaya devam ediyorum:

RuntimeError: Giriş türü (torch.FloatTensor) ve ağırlık türü (torch.cuda.FloatTensor) aynı olmalıdır.

Nasıl düzeltilir? Belki de modelin GPU'ma aktarılmadığını okudum, ancak nasıl düzeltileceğinden emin değilim. Teşekkürler!

Modeliniz GPU'da olduğu, ancak verileriniz CPU'da olduğu için bu hatayı alıyorsunuz. Bu nedenle, giriş tensörlerinizi GPU'ya göndermeniz gerekir.

inputs, labels = data                         # this is what you had
inputs, labels = inputs.cuda(), labels.cuda() # add this line

Veya bunun gibi, kodunuzun geri kalanıyla tutarlı kalmak için:

device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu")

inputs, labels = inputs.to(device), labels.to(device)

Aynı hata girişinizi tansörleri GPU kullanıyor ancak Model ağırlıkları değilse yükseltilecek. Bu durumda, model ağırlıklarınızı GPU'ya göndermeniz gerekir.

model = MyModel()

if torch.cuda.is_available():
    model.cuda()

İşte GPU eğitimine başlamak için kısa bir PyTorch öğreticisi .