使用AutoScheduler和GPU调度时出现卤化物索引错误，但不是默认CPU调度。

AutoScheduler是一个用于自动调度深度学习计算图的工具，它可以根据硬件资源和算法特性来自动确定最佳的计算图调度方式，从而提高计算效率和性能。

GPU调度是指将计算任务分配给可用的GPU设备进行并行计算。在使用AutoScheduler和GPU调度时，出现卤化物索引错误可能是由于计算图中的某些计算节点或操作无法在GPU上正确执行，导致调度错误。

要解决这个问题，可以尝试以下方法：

1. 检查代码逻辑和计算图：查看计算图中是否有特定于GPU的操作或算子，例如访问GPU内存、调用GPU指令集等。如果有，则需要确保这些操作在GPU上能够正确执行。
2. 查找卤化物索引错误的具体原因：通过分析错误信息和调用堆栈，确定引发错误的具体操作或代码段。这有助于定位问题并采取相应的解决措施。
3. 更新和配置相关软件：确保使用的AutoScheduler和GPU调度器的版本是最新的，并按照文档要求正确配置它们。有些版本可能存在已知的问题或Bug，而新版本可能已修复这些问题。
4. 检查硬件和驱动程序：确保GPU设备和相关驱动程序的正常工作。可以更新或重新安装GPU驱动程序，并确保硬件与软件的兼容性。

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以上建议仅供参考，具体解决方法可能因实际情况而异。对于更复杂的问题，建议寻求相关领域专家的帮助或联系腾讯云的技术支持。