简介: 【PyTorch】cuda()与to(device)的区别 问题 PyTorch中的Tensor要想在GPU中运行,可以有两种实现方式,其一是x.cuda(),其二是x.to(device)。两种方式均能实现GPU上运行,那么二者的区别是什么呢? 方法 import torch device = 'cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu' a = torch.randn([3, ...
推荐使用to(device)的方式,主要原因在于这样的编程方式更加易于扩展,而cuda()必须要求机器有GPU,否则需要修改所有代码,to(device)的方式则不受此限制,device既可以是CPU也可以是GPU;
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) .cuda() 只能指定GPU #指定某个GPUos.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICE']='1'model.cuda...
device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu') 1. to(device) 主要要将两部分加入device: 模型model 创建的所有的tensor(包括所有输入的数据和标签,一些初始化的状态,如rnn的h0) 使用model.to(device)或tensor.to(device)将model和中间创建的Tensor加入device即可 # 将船创建好的T...
output_device = device_ids[0] AI代码助手复制代码 补充:Pytorch使用To方法编写代码在不同设备(CUDA/CPU)上兼容(device-agnostic) 以前版本的PyTorch编写device-agnostic代码非常困难(即,在不修改代码的情况下在CUDA可以使用或者只能使用CPU的设备上运行)。
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,...
cudaMemcpyHostToDevice(CPU到GPU) cudaMemcpyDeviceToHost(GPU到CPU) cudaMemcpyDeviceToDevice(GPU到GPU) 第三个编程要点是:怎么用代码表示线程组织模型? 我们可以用dim3类来表示网格和线程块的组织方式,网格grid可以表示为一维和二维格式,线程块block可以表示为一维、二维和三维的数据格式。
It is true that the flag name “cudaMemcpyDeviceToDevice” is confusing, but it actually mean copy of data on THE SAME device (i.e. GPU) from one memory address to another. There is not currently support in CUDA for direct copy of data from one device to another (at least not in ...
cudaMemcpyHostToHost cudaMemcpyHostToDevice cudaMemcpyDeviceToHost cudaMemcpyDeviceToDevice 注意:cudaMemcpy是同步执行的,也就是CPU会等待copy,直到完成后再继续执行。 这里的同步是隐性的!并且内存拷贝将会占据大量时间,往往耗时的不是计算,而是内存拷贝,后面文章会讲述如何优化这一步。 函数的返回值cudaError_t是...
cudaMemcpyToArray(cuArrayL,0,0,pHostDataL,imgWidth*imgHeight*sizeof(uchar4),cudaMemcpyDeviceToDevice);cudaMemcpyToArray(cuArrayR,0,0,pHostDataR,imgWidth*imgHeight*sizeof(uchar4),cudaMemcpyDeviceToDevice);// 处理完后即解除资源锁定,OpenGL可以利用得到的Texture对象进行纹理贴图操作了。cudaGraphics...