pytorch框架在写test.py时，报了一个输入，输出类型不一致；
RuntimeError: Input type (torch.FloatTensor) and weight type (torch.cuda.FloatTensor) should be the same or input should be a MKLDNN tensor and weight is a dense tensor
输出类型是torch.cuda.FloatTensor,是因为模型训练在gpu上跑的；
所以在加载模型时，指定设备为cpu这样就与输入类型保持一致。指定代码：
map_location=torch.device("cpu")
例如：
module = torch.load("vincent_0.pth", map_location=torch.device("cpu"))然后问题解决了。
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