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bug:

RuntimeError: Input type (torch.cuda.FloatTensor) and weight type (torch.FloatTensor) should be the same

源代码如下：

if __name__ == "__main__":
    from torchsummary import summary
    model = UNet()
    print(model)
    summary(model, input_size=(1, 480, 480))

在使用torchsummary可视化模型时候报错，报这个错误是因为类型不匹配，根据报错内容可以看出Input type为torch.FloatTensor（CPU数据类型），而weight type（即网络权重参数这些）为torch.cuda.FloatTensor（GPU数据类型）。

我们将model传到GPU上便可

。将代码如下修改便可正常运行：

if __name__ == "__main__":
    from torchsummary import summary
    device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
    model = UNet().to(device)	# modify
    print(model)
    summary(model, input_size=(1, 480, 480))