在这个示例中,我们首先生成了一个随机张量,然后确定了目标设备(如果有可用的 GPU,则使用 GPU,否则使用 CPU)。接着,我们使用 .to(device) 方法将张量移动到目标设备,并最后通过打印张量的设备属性来验证移动是否成功。 通过遵循这些步骤,你可以轻松地将 PyTorch 数据移动到指定的设备上进行计算。
pytorch 取Data_loader中的图像 pytorch提供了一个数据读取的方法,使用了torch.utils.data.Dataset和torch.utils.data.DataLoader。 要自定义自己数据的方法,就要继承torch.utils.data.Dataset,实现了数据读取以及数据处理方式,并得到相应的数据处理结果。然后将Dataset封装到DataLoader中,可以实现了单/多进程迭代输出数据。
device = torch.device('cuda:0') net = MLP().to(device) optimizer = optim.Adam(net.parameters(), lr=learning_rate) criteon = nn.CrossEntropyLoss().to(device) for epoch in range(epochs): for batch_idx, (data, target) in enumerate(train_loader): #data = data.view(-1, 28*28) da...
torch.utils.data.Sampler 负责提供一种遍历数据集所有元素索引的方式。可支持用户自定义,也可以用 PyTorch 提供的,基类接口定义如下: lass Sampler(Generic[T_co]): r"""Base class for all Samplers. Every Sampler subclass has to provide an :meth:`__iter__` method, providing a way to iterate over...
PyTorch Data Parrallel数据并行 可选择:数据并行处理 本文将学习如何用 DataParallel 来使用多 GPU。 通过 PyTorch 使用多个 GPU 非常简单。可以将模型放在一个 GPU: device = torch.device("cuda:0") model.to(device) 可以复制所有的张量到 GPU:
Pytorch兼顾了主要神经网络结构的易用性和可控性。而其提供了两种办法在多GPU上分割数据和模型:即 nn.DataParallel 以及 nn.DistributedDataParallel。 nn.DataParallel 使用起来更加简单(通常只要封装模型然后跑训练代码就ok了)。但是在每个训练批次(batch)中,因为模型的权重都是在 一个进程上先算出来 然后再把他们分发...
理解Python的迭代器是解读 PyTorch 中torch.utils.data模块的关键。 在Dataset,Sampler和DataLoader这三个类中都会用到 python 抽象类的魔法方法,包括__len__(self),__getitem__(self)和__iter__(self) __len__(self): 定义当被len()函数调用时的行为,一般返回迭代器中元素的个数 ...
一旦数据位于固定内存中,你可以使用 .to(device, non_blocking=True) 方法将数据异步地从 CPU 移动到 GPU。这里的 non_blocking 参数非常重要,它告诉 PyTorch 不要等待数据传输完成就继续执行后续代码。 dataset (Dataset)– dataset from which to load the data. ...
Pytorch 1.12.1 TrochData 0.4.1 训练的代码如下: deftrain(data_loader:torch.utils.data.DataLoader,cfg:Config):# create model model=resnet50(num_classes=cfg.n_celeba_classes+cfg.n_digiface1m_classes,pretrained=True)torch.cuda.set_device(cfg.gpu)model=model.cuda(cfg.gpu)model.train()# define...
PyTorch中数据读取的一个重要接口是torch.utils.data.DataLoader,该接口定义在dataloader.py脚本中,只要是用PyTorch来训练模型基本都会用到该接口,该接口主要用来将自定义的数据读取接口的输出或者PyTorch已有的数据读取接口的输入按照batch size封装成Tensor,后续只需要再包装成Variable即可作为模型的输入,因此该接口有点承上...