以下是对您提出的Python代码片段的详细解释,该代码片段用于根据CUDA设备的可用性来设置设备变量: 1. 检查CUDA设备是否可用 代码中的torch.cuda.is_available()函数用于检查CUDA设备(通常是NVIDIA GPU)是否在当前环境中可用。这个函数会返回一个布尔值(True或False): 如果系统中有可用的CUDA设备,并且PyTorch能够与之通信...
torch.cuda.is_available():这个函数用于检查当前系统是否支持CUDA(Compute Unified Device Architecture),也就是NVIDIA的GPU加速计算。如果系统支持CUDA,并且至少有一个NVIDIA GPU可用,那么torch.cuda.is_available()将返回True,否则返回False。 "cuda:0":如果CUDA可用,这部分代码会选择使用CUDA设备,其中的"cuda:0"表...
一、.to(device) 可以指定CPU 或者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) mytensor = my_tensor.to(device) 这...
import torch # 查看pytorch的版本 print(torch.__version__) # 查看cuda的版本 print(torch.version.cuda) 1. 2. 3. 4. 5. 6. torch.device 在每次的使用pytorch的开头我们都要配置好我们训练使用的设备,使用cpu还是gpu device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu') 1. ...
device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu") 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 2. 导入数据 本地数据集位于./data/8-data/目录下 import os,PIL,random,pathlib data_dir = './data/8-data/' data_dir = pathlib.Path(data_dir) ...
最近在运行pytorch代码时发现的该错误,不管是 expected cpu 还是 expected cuda, 本质原因都是类型不匹配。 一般是因为: 等号左边和右边类型不一样 运算符左右两端类型不同,例:+ - * / 同一个函数内,传入参数的类型不同,例matmul等 你要考虑你的大环境是在什么上面部署的,CPU 还是 CUDA,然后再出错位置尝试修...
一、使用device控制使用CPU还是GPU device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu") #单GPU或者CPU.先判断机器上是否存在GPU,没有则使用CPU训练 model = model.to(device) data = data.to(device) #或者在确定有GPU的情况下,直接使用 ...
device = torch.device(“cuda:0” if torch.cuda.is_available() else “cpu”) print(‘device’, device) a = torch.Tensor(5,3) a = a.cuda() The code prints" device cuda:0" which means at least the code access to the GPU. However, it also gives me the Runtime...
一般情况下应该是忘记了第三点,而根据提示也可以知道,在进行二分类交叉熵损失进行前向计算的过程中,存在没有放到cuda上的张量,找到他,fix it !!! 其中:device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu") 四、解决方式
最近在运行pytorch代码时发现的该错误,不管是 expected cpu 还是 expected cuda, 本质原因都是类型不匹配。 一般是因为: 等号左边和右边类型不一样 运算符左右两端类型不同,例:+ - * / 同一个函数内,传入参数的类型不同,例matmul等 你要考虑你的大环境是在什么上面部署的,CPU 还是 CUDA,然后再出错位置尝试修...