Expected all tensors to be on the same device, but found at least two devices, cuda:1 and cuda:0! (when checking argument for argument weight in method wrapper_CUDA__cudnn_convolution)
时间: 2025-04-24 18:11:38 浏览: 133
### PyTorch 多 GPU 设备一致性问题分析
当遇到 `RuntimeError: Expected all tensors to be on the same device` 错误时,这通常意味着某些张量位于不同的 CUDA 设备上,在尝试执行操作时引发了冲突。此错误可能由多种原因引起。
#### 原因一:模型参数未正确分布到多个 GPU 上
如果使用的是 `DistributedDataParallel` 或者简单的 `DataParallel` 进行多GPU训练,则需要确保整个模型及其子模块都已正确放置在同一组设备之上[^1]。
```python
model = MyModel().cuda()
if torch.cuda.device_count() > 1:
model = nn.DataParallel(model)
```
#### 原因二:数据加载器配置不当
在创建 DataLoader 实例时应指定合适的 `pin_memory=True` 参数,并设置合理的 `num_workers` 数目来提高效率并减少跨设备传输的风险。
#### 原因三:全局变量处理失误
对于像列表这样的全局状态对象,在分布式环境中可能会出现问题。这些对象默认情况下不会自动同步至其他进程所使用的 GPU 中,从而造成访问失败的情况发生[^4]。
为了修复上述提到的问题,可以采取以下措施:
- **确认所有输入张量的位置**:确保传入网络的所有张量均处于预期的目标设备上。
- **初始化模型前设定默认设备**:通过调用 `torch.cuda.set_device(rank)` 来显式指明当前线程应该工作的具体 GPU 编号。
- **利用 `.to()` 方法迁移资源**:无论是权重还是输入样本都可以借助这个方法轻松切换所在硬件平台;例如 `input_tensor.to('cuda')`.
综上所述,要解决这个问题的关键在于仔细检查程序逻辑中的每一个环节,特别是涉及到不同组件之间交互的地方,保证它们始终运行于相同的计算单元之上。
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