调优维度GPU_优化选择合适的CUDA版本调整BatchSizeCPU_优化管理内存使用使用NumPy优化运算 Python 脚本示例 deftransfer_tensor(o_tensor):ifo_tensor.device=='cuda':returno_tensor.cpu()returno_tensor# 示例使用gpu_tensor=torch.tensor([1.0,2.0,3.0],device='cuda')cpu_tensor=transfer_tensor(gpu_tensor) 1....
1. GPU tensor 转CPU tensor: gpu_imgs.cpu() 1. numpy转为CPU tensor: torch.from_numpy( imgs ) 1. 4.CPU tensor转为numpy数据: cpu_imgs.numpy() 1. 注意:GPU tensor不能直接转为numpy数组,必须先转到CPU tensor 如果tensor是标量的话,可以直接使用 item() 函数(只能是标量)将值取出来: print ...
gpu_imgs.cpu() 3. numpy转为CPU tensor: torch.from_numpy( imgs ) 4.CPU tensor转为numpy数据: cpu_imgs.numpy() 5. note:GPU tensor不能直接转为numpy数组,必须先转到CPU tensor。 6. 如果tensor是标量的话,可以直接使用 item() 函数(只能是标量)将值取出来: print loss_output.item() ...
1. CPU tensor转GPU tensor: cpu_imgs.cuda() 2. GPU tensor 转CPU tensor: gpu_imgs.cpu() 3. numpy转为CPU tensor: torch.from_numpy( imgs ) 4.CPU tensor转为numpy数据: cpu_imgs.numpy() 5. note:GPU tensor不能直接转为numpy数组,必须先转到CPU tensor。 6. 如果tensor是标量的话,可以直接...
1.在cpu上 importtorchimportnumpy as np a=torch.tensor(2) b=np.copy(a)#>>>b array(2, dtype=int64) 在cpu上是没有可以随意转换的,但是如果这样: importtorchimportnumpy as np a=torch.tensor(2) a=a.to("cuda:0") b=np.copy(a) ...
clone中,当多个Tensor从相同源Tensor运算得到,这些运算得到的Tensor的backwards方法将向源Tensor的grad属性中进行数值累加 import torch from torch.autograd import Variable # clone支持梯度回传,detach不支持梯度回传 a = Variable(torch.tensor([1.0]), requires_grad = True) ...
配合本文推荐阅读:PyTorch中Numpy,Tensor与Variable深入理解与转换技巧 1.问题描述 在进行深度学习开发时,GPU加速可以提升我们开发的效率,速度的对比可以参照笔者这篇博文:[深度应用]·主流深度学习硬件速度对比(CPU,GPU,TPU)结论:通过对比看出相较于普通比较笔记本的(i5 8250u)CPU,一个入门级显卡(GPU MX150)可以提...
所属专辑:人工智能:深度学习入门到精通 音频列表 1 010-线性代数、广播机制与内存开销 2132 2021-02 2 011-Tensor和NumPy相互转换与Tensor on GPU 1900 2021-02 3 012-梯度下降 2365 2021-02 4 013-自动求梯度概念 1848 2021-02 5 014-自动求梯度实例 ...
Pytorch 的tensor (张量)的介绍 numpy编程算法 Tensor是Pytorch中最基本的一种数据抽象,它类似于C或numpy中的数组,可以有多个维度。张量也可以在GPU上使用以提高性能。 用户6021899 2022/04/15 2.3K0 [源码解析] PyTorch 如何使用GPU 深度学习pytorch编程算法 ...