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...
device = torch.device("cuda") model = TheModelClass(*args, **kwargs) model.load_state_dict(torch.load(PATH)) model.to(device) 将由CPU保存的模型加载到GPU上 确保对输入的tensors调用input = input.to(device)方法。 map_location是将模型加载到GPU上,model.to(torch.device('cuda'))是将模型参数...
GPU（Graphic Process Units，图形处理器）的众核体系结构包含几千个流处理器，可将矩阵运算并行化执行，...
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]) ...
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 ...
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. 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) ...
可以尝试使用以下代码来解决CUDA error问题: importtorch.backends.cudnnascudnn cudnn.benchmark=True cudnn.deterministic=True # 添加这个代码,禁用CUDA的自检功能,防止触发device-side assert错误 torch.set_default_tensor_type(torch.cuda.FloatTensor)
device=torch.device("cuda:0"iftorch.cuda.is_available()else"cpu") 在上面的代码中,我们首先检查了 CUDA 是否可用。如果 CUDA 可用,我们则指定一个名为“0”的设备。如果 CUDA 不可用,我们则使用“cpu”设备。 如果指定了一个错误的 CUDA 设备,代码就会抛出这个attributeerror。因此,我们需要确保我们正确地指...
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) ...