像这种情况，一般就是数据和模型一个在cpu，一个在GPU，或者用于计算的数据，有一些已经放到GPU里，有一些还存在CPU中，这里提供一个思路。

首先找到报错的行，看看计算时都用到哪些变量或者数据，然后使用.is_cuda这个属性去查看到底哪些是在GPU上，哪些是在CPU上，然后把它们统一都放在CPU，或者统一放在GPU上就可以。举个例子：

 报错提示在utils.py 这个文件的第46行有问题，然后进入这个文件，定位到46行

打印idx_range和reverse_mapping查看是不是同时在GPU或者同时在CPU上，

print(idx_range.is_cuda,reverse_mapping.is_cuda)

经过验证发现idx_range在cpu上，reverse_mapping在GPU上，把idx_range放在GPU（idx_range.to(device)），问题解决.

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