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运行以下代码时报错：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 tensors in method wrapper_cat)

这行代码在函数定义里，且当时loss和model都有.to(device)的操作

        encoder_Z_distr = self.encoder_result(batch_x)  #从batch-x中生成Z   
        
        #第一个生成的Z，包含Z的过去和现在
        to_decoder = self.sample_encoder_Z(batch=batch_x)
        
        
        padding_num = torch.zeros((1, 2*self.dimZ), dtype=float)
        
        to_decoder1 = to_decoder.view(batch_size, -1)        
        to_decoder_I1 = torch.cat((to_decoder1[:batch_size-1,], to_decoder1[1:batch_size,]), axis=1)        
        to_decoder_I1 = torch.cat((to_decoder_I1, padding_num), axis = 0)
        
        z2_row2 = torch.randn(batch_size-1, 2*self.dimZ)
        to_decoder_I2 = torch.cat((to_decoder1[:batch_size-1,], z2_row2), axis=1) 
        to_decoder_I2 = torch.cat((to_decoder_I2, padding_num), axis = 0)
       
        decoder_logits_mean1 = torch.mean(self.decoder_logits(to_decoder_I1), dim=0)#lower bound L1的计算
        decoder_logits_mean2 = torch.mean(self.decoder_logits(to_decoder_I2), dim=0)#lower bound L2的计算

在网上找了很久都没有找到原因，报错的地方在cat：

即在在数据拼接的时候，即一个数据在GPU0上，一个数据在GPU1上，这就会出现错误

解决办法：

一定要注意，产生随机数的地方也要用.to(device)

padding_num = torch.zeros((1, 2*self.dimZ), dtype=float).to(device)
z2_row2 = torch.randn(batch_size-1, 2*self.dimZ).to(device)

哪些数据需要放到gpu上训练：

可以参考这篇文章https://blog.csdn.net/qimo601/article/details/123822178

import torch
import time
 
 
#1.通常用法
device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
data = data.to(device)
model = model.to(device)
'''
    1.先创建device对象
    2.to函数指定数据或者模型放到哪里
'''
 
#2.将构建的tensor或者模型放到指定设备上（GPU）
torch.device('cuda',0) #这里的0指的是设备的序号
torch.device('cuda:0')
 
 
#3.例子 cpu转到GPU
s = time.time()
device = torch.device('cuda:0' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')
a = torch.rand([1024, 1024, 10]).to(device)
print('time:{:6.3f}'.format(time.time()-s)) # 输出: time: 0.087
 
#4.例子2 Tensor GPU 转到cpu运行
 
 predict_boxes = predictions["boxes"].to("cpu").numpy()
 predict_classes = predictions["labels"].to("cpu").numpy()
 predict_scores = predictions["scores"].to("cpu").numpy()

to(device）需要注意的是：

使用GPU训练的时候，需要将Module对象和Tensor类型的数据送入到device。通常会使用 to.(device)。但是需要注意的是：

对于Tensor类型的数据，使用to.(device) 之后，需要接收返回值，返回值才是正确设置了device的Tensor。

对于Module对象，只用调用to.(device) 就可以将模型设置为指定的device。不必接收返回值。

# Module对象设置device的写法
model.to(device)
 
# Tensor类型的数据设置 device 的写法。
samples = samples.to(device)

其他cat可能会遇到的错误：

在多GPU训练时，遇到了下述的错误：
1. Expected tensor for argument 1 'input' to have the same device as tensor for argument 2 'weight'; but device 0 does not equal 1
2. RuntimeError: Expected all tensors to be on the same device, but found at least two devices, cuda:1 and cuda:0!

造成这个错误的可能性有挺多，总起来是模型、输入、模型内参数不在一个GPU上。本人是在调试RandLA-Net pytorch源码，希望使用双GPU训练，经过尝试解决这个问题，此处做一个记录，希望给后来人一个提醒。

经过调试，发现报错的地方主要是在数据拼接的时候，即一个数据在GPU0上，一个数据在GPU1上，这就会出现错误，相关代码如下：
return torch.cat((
self.mlp(concat),
features.expand(B, -1, N, K)
), dim=-3)

上述代码中，必须保证self.mlp(concat)与features.expand(B, -1, N, K)在同一个GPU中。在多GPU运算时，features（此时是输入变量）有可能放在任何一个GPU中，因此此处在拼接前，获取一下features的GPU，然后将concat放入相应的GPU中，再进行数据拼接就可以了，代码如下：
device = features.device
concat = concat.to(device)
return torch.cat((
self.mlp(concat),
features.expand(B, -1, N, K)
), dim=-3)

该源码中默认状态下device是一个固定的值，在多GPU训练状态下就会报错，代码中还有几处数据融合，大家可以依据上述思路做修改。此外该源码中由于把device的值写死了，训练好的模型也必须在相应的GPU中做推理，如在cuda0中训练的模型如果在cuda1中推理就会报错，各位可以依据此思路对源码做相应的修改。

原文链接： https://blog.csdn.net/weixin_41496173/article/details/119789280