pytorch loss.backward() 报错

具体错误如下:

其实错误信息里面已经提示很清楚了，这个错误是 反向传播 过程中 device 不一致导致的。
在代码中，我们首先将所有 input、 target、 model、loss 都通过 .to(device)，加载到GPU上面了。但是在计算损失的时候，我们自己初始化了一个损失
loss_1 = torch.tensor(0.0)
该方式默认 loss_1 被加载在 CPU 上。
最终 执行 loss_seg = loss + loss_1
导致 loss_seg.backward() 出现以上错误。

修改方法：
将
loss_1 = torch.tensor(0.0)
写成
loss_1 = torch.tensor(0.0).to(device)
或
loss_1 = torch.tensor(0.0).cuda() 即可。