Почему возникает ошибка преобразования тензора в pytorch?

Несколько причин, по которым может возникать ошибка преобразования тензора в PyTorch:

• Несоответствие форм тензоров. zerotomastery.io www.slingacademy.com Например, если данные имеют одну форму, а первый слой модели — другую. zerotomastery.io Также ошибка может возникать, когда один из слоёв модели выводит тензор определённой формы, а следующий слой ожидает в качестве входа тензор другой формы. zerotomastery.io
• Использование модели и данных на разных устройствах. zerotomastery.io Например, если модель отправлена на целевое устройство GPU, а данные — ещё на CPU. zerotomastery.io PyTorch требует, чтобы все тензоры были на одном устройстве. zerotomastery.io
• Использование вручную отслеживаемых тензоров. discuss.pytorch.org Например, в методе .forward(). discuss.pytorch.org Если использовать тензор отдельно, без обёртки в torch.nn.Parameter, он не будет «частью» сети и не будет сопоставлен GPU при вызове .cuda(). discuss.pytorch.org