Colab运行PyTorch报Expected all tensors to be on the same device错误求助

• 最高概率诱因：未将模型整体移动到GPU，你当前仅将输入张量、标签张量移动到了cuda设备，但模型的所有权重（包括Embedding层、linear1、linear2的可训练参数）默认创建在CPU上，必须显式调用代码完成模型设备迁移：

model = model.to(device)

该问题占这类设备不匹配报错的90%以上，优先验证。

• 次要排查点：损失函数的可学习参数/权重设备匹配，如果你定义损失函数时传入了自定义类间权重weight参数，需要确保该权重张量也通过.to(device)移动到了GPU，否则计算损失时也会触发设备不匹配错误。
• 快速定位校验代码：可以在log_probs = model(context_vector)前插入以下打印代码，直接确认设备不匹配的具体来源：

# 打印输入张量设备
print("输入张量设备:", context_vector.device)
# 打印模型第一个参数的设备
print("模型参数设备:", next(model.parameters()).device)

如果两个输出不一致即可确认是模型未迁移的问题，按第一条方案修复即可。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Cong-Phuoc Phan