RuntimeError: mat1 and mat2 must have the same dtype

上面是运行时的报错

问题描述：

我有一个训练好的模型底层的参数比如权重是float16，是在gpu上训练的，然后我现在在另一台电脑上运行，电脑没有GPU因此只能使用float32运行，但是在运行时，因为调用了pytorch的nn.MultiheadAttention(d_model, n_head)，在底层计算出现float16与float32的运算导致报错，怎么解决？

解决方案：

首先先将模型的所有参数转化为Float32，然后再进行运算就可以避免问题。

转化代码：

def to_float32(model):for param in model.parameters():param.data = param.data.float()for buffer in model.buffers():buffer.data = buffer.data.float()# 假设 `model` 是你加载的模型
model = load_model(...)  # 加载模型的函数调用# 将模型的所有参数转换为 float32
to_float32(model)# 接下来可以安全地在没有 GPU 的环境下运行模型