当我这样操作时，传入device为0或者“cuda:0”,都无法让其运行到指定gpu self.skin_retouching = pipel...
在ModelScope中，指定设备为GPU来运行模型时，实际运行中仍然使用CPU的原因可能有几种：...
map_location是将模型加载到GPU上,model.to(torch.device('cuda'))是将模型参数加载为CUDA的tensor。 最后保证使用.to(torch.device('cuda'))方法将需要使用的参数放入CUDA。 device = torch.device("cuda") model = TheModelClass(*args, **kwargs) model.load_state_dict(torch.load(PATH, map_location="...
map_location是将模型加载到GPU上,model.to(torch.device('cuda'))是将模型参数加载为CUDA的tensor。 最后保证使用.to(torch.device('cuda'))方法将需要使用的参数放入CUDA。 device = torch.device("cuda") model = TheModelClass(*args, **kwargs) model.load_state_dict(torch.load(PATH, map_location="...
其中,device=torch.device("cpu")代表的使用cpu,而device=torch.device("cuda")则代表的使用GPU。 当我们指定了设备之后,就需要将模型加载到相应设备中,此时需要使用model=model.to(device),将模型加载到相应的设备中。 将由GPU保存的模型加载到CPU上。 将torch.load()函数中的map_location参数设置为torch.device...
第二步:打印模型model和数据data在gpu上还是cpu上。 通过判断模型model的参数是否在cuda上来判定模型是否在gpu上。 print('Is model on gpu: ', next(model.parameters()).is_cuda) 输出若是True,则model在gpu上;若是False,则model在cpu上。 输出数据data的device字段。 print('data device: ', data....
pytorch中 model.cuda的作用 在pytorch中,即使是有GPU的机器,它也不会自动使用GPU,而是需要在程序中显示指定。调用model.cuda(),可以将模型加载到GPU上去。这种方法不被提倡,而建议使用model.to(device)的方式,这样可以显示指定需要使用的计算资源,特别是有多个GPU的情况下。
device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu") #单GPU或者CPU model.to(device) #如果是多GPU if torch.cuda.device_count() > 1: model = nn.DataParallel(model,device_ids=[0,1,2]) model.to(device) .cuda() 只能指定GPU #指定某个GPU os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES']="...
model = LinearRegression().cuda() else: model = LinearRegression() 本来很好理解,就是cuda可用时就把模型放在cuda上运行,整个程序写下来,在torch.cuda.is_available()为false的情况下是可运行的,但在cuda为avaliable的时候,会报如下错误: Epoch[920/1000],loss:0.169177Epoch[940/1000],loss:0.169152Epoch[960...
直接可以加快运行速度、减少GPU占用,并且只有不明显的accuracy损失。 将pytorch默认的32位浮点型都改成16位浮点型。 这一步要放在模型载入GPU之前,即放到model.cuda()之前。 model.half() model.cuda() model.eval() 模型改为半精度以后,输入也需要改成半精度。