RuntimeError：尝试将设备“cuda:0”上的张量存储设置为不同设备“cpu”上的存储答案

【问题标题】：RuntimeError: Attempted to set the storage of a tensor on device "cuda:0" to a storage on different device "cpu"RuntimeError：尝试将设备“cuda:0”上的张量存储设置为不同设备“cpu”上的存储
【发布时间】：2023-02-16 09:24:22
【问题描述】：

早些时候我已经配置了以下项目

https://github.com/zllrunning/face-makeup.PyTorch

使用带有 CUDA=10.2 的 Pytorch，现在带有 CUDA=10.2 支持的 Pytorch 不适用于 Windows。因此，当我使用带有 CUDA=11.3 的 Pytorch 配置同一个项目时，出现以下错误：

RuntimeError: Attempted to set the storage of a tensor on device "cuda:0" to a storage on different device "cpu".  This is no longer allowed; the devices must match.

请帮我解决这个问题。

【问题讨论】：

正如错误明确指出的那样，您将必须修改项目以使用当前的 PyTorch 语义来管理存储数据的内存空间。这无论如何都不是与 CUDA 相关的问题，它只是试图在现代版本的 Pytorch 上运行过时的代码。

标签： python pytorch

【解决方案1】：

我通过在 model_zoo.load_url 方法中添加 map_location=lambda storage, loc: storage.cuda() 解决了这个问题。我认为在 Torch 1.12 中他们已经将默认位置从 GPU 更改为 CPU（这没有任何意义）。

编辑：在文件 resnet.py 中，在函数下def init_weight（自我）：, 下面一行

state_dict = modelzoo.load_url(resnet18_url)

改变了

state_dict = modelzoo.load_url(resnet18_url, map_location=lambda storage, loc: storage.cuda())

【讨论】：

【解决方案2】：

与 resnet 没有特别相关，但下面的代码应该适用于与“不知道如何恢复 torch.storage._untype 存储（标记为 gpu）的数据位置”相关的大多数问题

import torch  
import whisper 
devices = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu") 
model = whisper.load_model("medium" , device =devices)

【讨论】：