numpy转为CPU tensor: torch.from_numpy( imgs ) 1. 4.CPU tensor转为numpy数据: cpu_imgs.numpy() 1. 注意:GPU tensor不能直接转为numpy数组,必须先转到CPU tensor 如果tensor是标量的话,可以直接使用 item() 函数(只能是标量)将值取出来: print loss_output.item() 1....
1. CPU tensor转GPU tensor: cpu_imgs.cuda() 2. GPU tensor 转CPU tensor: gpu_imgs.cpu() 3. numpy转为CPU tensor: torch.from_numpy( imgs ) 4.CPU tensor转为numpy数据: cpu_imgs.numpy() 5. note:GPU tensor不能直接转为numpy数组,必须先转到CPU tensor。 6. 如果tensor是标量的话,可以直接...
1. CPU tensor转GPU tensor: cpu_imgs.cuda() 2. GPU tensor 转CPU tensor: gpu_imgs.cpu() 3. numpy转为CPU tensor: torch.from_numpy(imgs) 4.CPU tensor转为numpy数据: cpu_imgs.numpy() 5. note:GPU tensor不能直接转为numpy数组,必须先转到CPU tensor。 6. 如果tensor是标量的话,可以直接使...
tensor([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]) device(type='cpu') 默认在cpu上 ''' 1. 2. 3. 4. 5. 从cpu转到gpu上 a = torch.arange(10).cuda() ''' device(type='cuda', index=0) 调用cuda()方法后Tensor存储在gpu ''' 1. 2. 3. 4. 从gpu转到cpu上 a = torch.arange(10...
首先我们需要分析模型中是否存在CPU和GPU之间的数据传输。在OP执行过程中,如果输入Tensor所在的设备与OP执行的设备不同,就会自动将输入Tensor从CPU拷贝到GPU,或者从GPU拷贝到CPU,这个过程是同步的数据拷贝,通常比较耗时。下列示例代码的14行设置了profile,利用profile工具我们可以看到模型的性能数据。
一个计算量是32 GFLOPs的模型在CPU,GPU,TensorRT 三种情况下的推理速度。 CPU i7-10700:916 msGPU GTX750:1922 msTensorRT加速:276 ms 三种方式结果差异小于10^-5。注意GTX750不支持半精度和int8,所以不能利用TensorRT做量化加速,但在这样的情况下通过其他优化操作依然能得到很不错的加速效果。 GTX750的单精度算...
在第一步我们已经创建了tensorlfow-gpu环境,现在激活并进入环境中: 安装tensorflow输入语句:pip install –ignore-installed –upgrade tensorflow-gpu==1.12.0 验证成功安装 代码语言:javascript 复制 (tensorflow-gpu)C:\Users\2018061801>python Python3.6.9|Anaconda,Inc.|(default,Jul302019,14:00:49)[MSCv.1915...
Therefore, if I want to do a quick debug I need to have a GPU tensor to CPU tensor calculator. Otherwise, I have to make the entire pipeline works with CPU which is even more tedious. I guess I have to write my own calculator then.mcc...
常常通过如下判定来写可以跑在GPU和CPU上的通用模型: 1iftorch.cuda.is_available():2ten1 =ten1.cuda()3MyModel = MyModel.cuda() 2. 对应数据的迁移 2.1 将Tensor迁移到显存中去 不论是什么类型的Tensor(FloatTensor或者是LongTensor等等),一律直接使用方法.cuda()即可。
CPU版本和GPU版本的区别主要在于运行速度,GPU版本运行速度更快,所以如果电脑显卡支持cuda,推荐安装gpu版本的。 CPU版本,无需额外准备,CPU版本一般电脑都可以安装,无需额外准备显卡的内容,(如果安装CPU版本请参考网上其他教程!) GPU版本,需要提前下载 cuda 和 cuDNN。(本文为GPU版本安装教程。) ...