TypeError: super(type, obj): obj must be an instance or subtype of type这个问题怎么处理？

这个错误通常发生在使用super()函数时，第二个参数不是第一个参数的实例或子类型。

在使用super()函数时，第一个参数应该是当前子类的类对象，而第二个参数应该是当前子类的实例。如果第二个参数不是当前子类的实例或子类型，则会抛出此类型错误。

为了解决此问题，请确保您使用super()函数时传递正确的参数。如果您无法确定正确的参数，请检查您的代码以查找可能导致此错误的其他问题。

RuntimeError: Tensor for argument #3 ‘mat2’ is on CPU, but expected it to be on GPU (while checking arguments for addmm) 怎么解决？

这个错误通常是由于您正在使用PyTorch进行GPU加速的神经网络训练时，某些张量被错误地放置在CPU上而不是GPU上引起的。

要解决这个问题，您可以尝试以下几个步骤：

确保您的模型和数据被正确地移动到GPU上。在PyTorch中，您可以使用.to()方法将张量移动到GPU上。例如，对于张量x，可以使用x.to(‘cuda’)将其移动到默认的CUDA设备上。

检查您的代码，确保没有意外地创建了CPU张量。如果您使用了torch.tensor()或类似的函数来创建张量，则它们默认会创建在CPU上。如果您需要在GPU上创建张量，可以使用torch.Tensor()或torch.zeros()等函数并传递设备参数（例如device=‘cuda’）来创建。

如果您的模型使用了nn.DataParallel或类似的模块进行多GPU训练，则可能需要设置正确的设备ID来确保张量被正确地放置在每个GPU上。在PyTorch中，您可以使用torch.cuda.set_device()来设置设备ID。

通过检查代码和确保所有张量都被正确地移动到GPU上，您应该能够解决此错误并继续进行GPU加速的神经网络训练。

RuntimeError: input must have 3 dimensions, got 2 怎么解决？

这个错误通常发生在您尝试将一个2维的张量作为需要3维张量的函数的输入时。

要解决这个问题，您可以尝试以下几个步骤：

确认您的输入张量的维度是否正确。例如，如果您正在处理图像数据，则通常需要将其转换为具有三个维度的张量（通道、高度、宽度）。

如果您的输入数据确实只有两个维度，例如一个矩阵，则可以将其扩展到三个维度。例如，您可以使用torch.unsqueeze()函数将其添加一个额外的维度。例如，对于张量x，可以使用x.unsqueeze(0)将其扩展为一个包含单个通道的3D张量。

检查您的代码，查找任何尝试使用错误维度张量的错误。如果您正在处理多个输入，则确保每个输入都具有正确的维度。

通过检查代码和确保您的输入张量具有正确的维度，您应该能够解决此错误。