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

RuntimeError:输入类型(torch.FloatTensor)和权重类型(torch.cuda.FloatTensor)应该相同，或者输入应该是一个MKLDNN张量，而权重是一个密集张量

经过检查发现：输入类型(torch.FloatTensor)和权重类型(torch.cuda.FloatTensor)应该相同。

报错：我们的权重是cuda类型(GPU训练得到)，而输入(要测试的数据)不是cuda类型。 

 采用GPU训练的模型，不能直接在CPU上使用，也要放到GPU中预测

用的模型参数是在cuda上(gpu)训练的，在使用其进行测试时，需要将要测试的数据也放到GPU上，即：img.cuda()

model.eval()        # 模型转化为测试类型
with torch.no_grad(): # 节约内存性能，with是自动处理对文件的关闭操作
    output = model(img.cuda())