Lorsque vous utilisez PyTorch pour entraîner des modèles sur GPU, vous pouvez rencontrer une erreur “RuntimeError: Expected object of device type cuda but got device type cpu”. Cette erreur se produit lorsque vous essayez d’effectuer une opération sur un tenseur qui est sur le CPU plutôt que sur le GPU. Dans cette documentation, nous allons expliquer la cause de cette erreur et vous donner des conseils pour la corriger et l’éviter à l’avenir.
Cause de l’erreur
L’erreur “RuntimeError: Expected object of device type cuda but got device type cpu” se produit lorsque vous essayez d’effectuer une opération qui nécessite un tenseur sur le GPU, mais que le tenseur est stocké sur le CPU. Par exemple, si vous essayez de faire une multiplication matricielle entre un tenseur sur le GPU et un tenseur sur le CPU, cela provoquera une erreur.
Correction de l’erreur
La solution à cette erreur est de s’assurer que tous les tenseurs sont sur le même appareil (CPU ou GPU) avant d’effectuer des opérations. Voici les étapes à suivre pour corriger cette erreur :
- Vérifiez que votre modèle et vos tenseurs sont correctement initialisés pour être sur le GPU en utilisant la fonction
to(). Par exemple, si vous avez un modèle nommémodelet un tenseur nommétensor, vous pouvez les déplacer sur le GPU avec :
device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')
model.to(device)
tensor.to(device)
- Vérifiez que tous les tenseurs que vous utilisez dans votre code sont sur le même appareil. Si vous avez des tenseurs sur le CPU, déplacez-les sur le GPU avec
to(device). - Si vous rencontrez toujours des erreurs, vérifiez que vous n’effectuez pas d’opérations qui nécessitent des tenseurs sur des appareils différents. Si nécessaire, déplacez les tenseurs sur le même appareil avant d’effectuer des opérations.
Conseils pour éviter l’erreur à l’avenir
Voici quelques conseils pour éviter l’erreur “RuntimeError: Expected object of device type cuda but got device type cpu” à l’avenir :
- Assurez-vous que votre modèle et vos tenseurs sont correctement initialisés pour être sur le GPU en utilisant la fonction
to(). - Évitez d’effectuer des opérations qui nécessitent des tenseurs sur des appareils différents.
- Vérifiez régulièrement que tous les tenseurs que vous utilisez sont sur le même appareil en utilisant
tensor.devicepour vérifier leur emplacement. - Utilisez des outils de débogage tels que
print()pour vérifier les emplacements des tenseurs et éviter les erreurs.
