오류:입력 유형(torch.FloatTensor)및 중량 유형(torch.cuda.FloatTensor)동일해야합

내가 노력하고 훈련 DNN 모델을 사용하여 pytorch,그리고 사용하고 싶 GPU 하는 기차 나 모델입니다. 나는 성공적으로 복사하는 모델의 GPU 를 사용 model.to(device)디 device = cuda:0.

그러나,표준 방법 복사를 위해 입력하는 GPU,(일반적인 입력 유형(torch.FloatTensor)및 중량 유형(torch.cuda.FloatTensor)동일해야),즉 X.to(device) 고 X.cuda() 을 제공하지 않는 나에게 원하는 출력된다. 다음과 같은 방법입니다 나는 현재 구현하기:

def train_loop(self, dataloader, device):
    size = len(dataloader.dataset)
    for batch, (X, y) in enumerate(dataloader):
        # Compute prediction and loss
        print(device)
        X.to(device)
        print(X.is_cuda)
        y.to(device)
        
        pred = self.model(X)
        loss = self.loss_fn(pred, y)

에 인쇄 장치 값 print(device) 그것으로 표시: cuda:0. 하지만 실행할 때 print(X.is_cuda) 그것은 반환 false. (스크린샷은 아래 첨부).

알려주시기 바랍 어디가 잘못입니다. 감사합니다!