[解決済み] RuntimeError: 入力型（torch.FloatTensor）とウェイト型（torch.cuda.FloatTensor）は同じであるべきです。

質問

以下のようなCNNを学習させようとしているのですが、.cuda()に関して同じエラーが出続けていて、どのように修正したらいいのかわかりません。以下は、これまでの私のコードの塊です。

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')

しかし、コンソールにこのようなエラーが表示され続けます。

RuntimeErrorです。入力タイプ (torch.FloatTensor) とウェイトタイプ (torch.cuda.FloatTensor) は同じであるべきです`。

それを修正する方法について何か考えがありますか？私は、モデルが私のGPUにプッシュされていないかもしれないと読みましたが、それを修正する方法はよくわかりません。ありがとうございます。

どのように解決するのですか?

モデルがGPUにあり、データがCPUにあるため、このエラーが発生します。したがって、入力テンソルをGPUに送る必要があります。

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

あるいは、残りのコードとの一貫性を保つために、このようにします。

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

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

この 同じエラー は、入力テンソルが GPU 上にあり、モデル重みが GPU 上にない場合に発生します。この場合、モデルの重みをGPUに送る必要があります。

model = MyModel()

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

以下は cuda() と cpu() は、その反対です。