使用GPU运行聊天机器人代码遇RuntimeError设备不匹配问题求助

错误原因 #

这个报错是因为模型参数仍在CPU设备上，但输入张量BoW已经被移到了CUDA设备，两者设备不一致，导致矩阵乘法（mm操作）无法执行。

修复步骤 #

1. 将模型移至CUDA设备
   在加载模型权重后、设置model.eval()之前，添加一行代码将模型整体移到指定设备：

   model = model.to(device)
   

   修改后的模型初始化代码片段：

   model = NeuralNetwork(input_size,hidden_size,output_size)
   model.load_state_dict(model_state)
   model = model.to(device)  # 新增此行，将模型参数移到cuda设备
   model.eval()
   

2. 检查模型内部张量设备
   确认NeuralNetwork类的forward_propagation方法中，所有临时创建的张量（如果有的话）都和模型参数在同一设备上，避免后续出现新的设备不匹配问题。

3. 可选：移除不必要的JIT装饰器
   @jit(target_backend='cuda')装饰器并非必须保留，PyTorch会自动处理CUDA张量的运算逻辑，移除它可以避免潜在的JIT兼容性问题。

原理说明 #

模型加载权重后，默认所有参数都是CPU张量，必须通过.to(device)显式将模型移到CUDA设备，确保输入张量和模型参数处于同一设备，这样才能正常执行前向传播中的矩阵乘法等运算。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Mohamed Adel