cudaMemcpy(h_z, d_z, M, cudaMemcpyDeviceToHost); check(h_z, N); add2<<<grid_size, block_size>>>(d_x, d_y, d_z, N); cudaMemcpy(h_z, d_z, M, cudaMemcpyDeviceToHost); check(h_z, N); add3<<<grid_size, block_size>>>(d_x, d_y, d_z, N); cudaMemcpy(h_z, ...
2.cudaGetErrorString():将CUDA错误码转换成具体错误语句,方便判断程序员错误 3.__FILE__,__LINE__:这个就不解释了,虽然我也用的不太熟 */ #define CHECK(call) \ { \ const cudaError_t err = call; \ if (err != cudaSuccess) \ { \ fprintf(stderr, "Error: %s:%d, ", __FILE__, __...
这段Python代码使用了PyTorch库中的torch.device函数,其目的是为了确定在当前计算机上应该使用哪种设备来执行PyTorch张量(Tensors)的操作,具体意义如下: 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N...
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, ...
(int)error_id, cudaGetErrorString(error_id)); printf("Result = FAIL\n"); exit(EXIT_FAILURE); }if(deviceCount ==0) { printf("There are no available device(s) that support CUDA\n"); }else{ printf("Detected %d CUDA Capable device(s)\n", deviceCount); ...
也就是GPU0的时候，那么这个参数带进来的Location信息于你的台式机不兼容，就会发生找不到cuda device的...
至此应该不会有什么问题,但是问题出就出在后面的代码: device ='cuda'model.cuda() 最好用以下形式,而不是用.cuda(),因为这个无法指定第几块,它一直会用第0块 device = torch.device("cuda:3"iftorch.cuda.is_available()else"cpu") model.to(self._model_device)...
train() res = model(img, target) print(res) if __name__ == '__main__': main() example2: import torch from torchvision.models.detection import fasterrcnn_resnet50_fpn def main(): device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu") print("using {}"....
if( iDeviceCount==0) { printf("No supported GPU\n"); return; } //part2, output information of each device for(inti=0; i<iDeviceCount;++i ) { printf("\n=== Device %i ===\n", i ); cudaDeviceProp sDeviceProp; cudaGetDeviceProperties(&sDeviceProp, i ); ...