这个错误通常是由于模型参数和优化器的设备不匹配引起的。为了解决这个问题，你可以采取以下几种方法： 1. 确保模型和优化器在同一设备上： ```python device=torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu") model.to(device) optimizer=optimizer_class(model.parameters(), lr=learning_rate) ``` 2. 检查模型参数的设备： ```python print(model.parameters()) ``` 3. 检查输入数据的设备： ```python inputs=inputs.to(device) labels=labels.to(device) ``` 4. 如果你使用了多个GPU进行训练，确保模型和优化器都在同一个GPU上： ```python model.to("cuda:0") optimizer=optimizer_class(model.parameters(), lr=learning_rate) ``` 5. 如果你的模型和优化器已经在同一设备上，但仍然出现错误，可能是因为你的模型参数在不同的设备上。你可以使用以下代码将所有模型参数移动到同一设备上： ```python model.to("cuda:0") model=nn.DataParallel(model) ```