为什么在模型训练过程中，不同的张量（比如输入数据和模型参数）被放置在了不同的 GPU 设备上，而模型要求所有相关张量都在同一个设备上才能正确计算
RuntimeError: Expected all tensors to be on the same device, but found at least two devices, cuda:4 and cuda:0!
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- 为什么在模型训练过程中，不同的张量（比如输入数据和模型参数）被放置在了不同的 GPU 设备上，而模型要求所有相关张量都在同一个设备上才能正确计算
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为什么在模型训练过程中，不同的张量（比如输入数据和模型参数）被放置在了不同的 GPU 设备上，而模型要求所有相关张量都在同一个设备上才能正确计算
在模型训练过程中，要求所有相关张量（如输入数据和模型参数）都在同一个设备上才能正确计算，主要基于以下几个原因：
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计算原理和架构：现代深度学习框架（如PyTorch和TensorFlow）在设计上是基于设备（如CPU或GPU）的计算架构。GPU是一种高度并行化的计算设备，它通过将数据存储在设备内存中，并使用设备特定的指令集