device = torch.device("cuda:0"if torch.cuda.is_available()else"cpu")# 单GPU或者CPUmodel.to(device)#如果是多GPUif torch.cuda.device_count() > 1: model = nn.DataParallel(model,device_ids=[0,1,2]) model.to(device) AI代码助手复制代码 .cuda() 只能指定GPU #指定某个GPUos.environ['CU...
没有区别。 早期(张量和模型都要): x = x.cuda() model.cuda() 1. 2. 后来: device = torch.device('cuda') if cuda_available else torch.device('cpu') x = x.to(device) model = model.to(device) 1. 2. 3.
没有区别。 早期(张量和模型都要): x = x.cuda() model.cuda() 后来: device = torch.device('cuda') if cuda_available else torch.device('cpu') x = x.to(device) model = model.to(devi...
pytorch中.to（device）和.cuda（）的区别说明 原理 .to(device) 可以指定CPU 或者GPU device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu") # 单GPU或者CPU model.to(device)#如果是多GPU if torch.cuda.device_count() > 1:model = nn.DataParallel(model，device_ids=[0,1,...
.to(device) 可以指定CPU 或者GPU 详见代码: device=torch.device("cuda:0"iftorch.cuda.is_available()else"cpu")# 单GPU或者CPUmodel.to(device)#如果是多GPUiftorch.cuda.device_count()>1:model=nn.DataParallel(model,device_ids=[0,1,2])model.to(device) ...
想了解pytorch中.to(device) 和.cuda()的区别说明的相关内容吗,Golden-sun在本文为您仔细讲解pytorch to(device)与cuda()差别的相关知识和一些Code实例,欢迎阅读和指正,我们先划重点:pytorh,.to(device),.cuda(),下面大家一起来学习吧。 原理 .to(device) 可以指定CPU 或者GPU ...
1Pytorch中.to()和.cuda()的区别 如果需要指定的设备是GPU则.to()和.cuda()没有区别,如果设备是cpu,则不能使用.cuda()。也就是说.to()既可以指定CPU也可以指定GPU,而.cuda()只能指定GPU。 1.1 .cuda() 1.单GPU os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICE']='0' ...