我试图训练一个DNN模型使用pytorch，我想到使用技术训练我的模型。 我能够成功地复制了我的模型技术的使用 model.to(device)，哪里 device = cuda:0.
然而，标准方法，用于复制输入到GPU，(RuntimeError:Input type(火炬。FloatTensor)和重型(火炬。cuda.FloatTensor)应该是相同)，即， X.to(device) 和 X.cuda() 不给我的期望输出。 以下是方法，我目前正在执行:
def train_loop(self, dataloader, device):
size = len(dataloader.dataset)
for batch, (X, y) in enumerate(dataloader):
# Compute prediction and loss
print(device)
X.to(device)
print(X.is_cuda)
y.to(device)
pred = self.model(X)
loss = self.loss_fn(pred, y)
在印刷设备的价值 print(device) 它显示： cuda:0. 但是，当我运行 print(X.is_cuda) 它返回 false. (截附文)。
请让我知道我要去的错误。 谢谢你！