在PyTorch中,查看当前的计算环境是CPU还是GPU,主要通过检查CUDA是否可用来实现。以下是一个分点且包含代码片段的详细回答: 1. 导入PyTorch库 首先,确保已经安装了PyTorch,并在你的Python环境中导入了PyTorch库。这可以通过以下代码完成: python import torch 2. 使用torch.cuda.is_available()检查GPU是否可用 接着,...
1. 查看PyTorch安装版本 首先,你需要导入PyTorch库。在Python环境中,你可以使用以下代码来检查PyTorch的版本及其是否支持CUDA(即GPU)。CUDA是NVIDIA提供的用于GPU计算的平行计算平台和编程模型。 importtorch# 获取PyTorch版本print("PyTorch version:",torch.__version__)# 检查CUDA是否可用cuda_available=torch.cuda.is...
许多Pytorch操作支持Numpy的广播机制。简而言之,如果一个Pytorch操作支持广播,那么它本身的Tensor参数就可以自动地扩展成相同的大小(不直接复制数据)。 Numpy原本的广播含义 如果两个Tensor满足以下规则,它们是可传播的: 每个Tensor有至少一个维度。 在迭代维度大小时,从尾部维度开始,两个Tensor的维度大小必须相等,其中一...