model.to(device), model.cuda(), model.cpu(), DataParallel Pytorch | Pytorch框架中模型和数据的gpu和cpu模式: model.to(device), model.cuda(), model.cpu(), DataParallel 转载自:https://blog.csdn.net/iLOVEJohnny/article/details/106021547
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.device) 输出gpu则在gpu上,输出cpu则在cpu上。
2.当你使用model.to(device)时,它会将模型的参数和缓冲区移动到指定的设备上。而当你使用model = model.to(device)时,它会将整个模型移动到指定的设备上。 二、.to(device)和.cuda()设置GPU的区别 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,可以并行处理,...
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="...
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补充:.to(device)和.cuda()设置GPU的区别 .to(device) 可以指定CPU 或者GPU device = torch.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]) mo...
问题说明:即使在train表明了model.to(device),但仍然会报错 input是torch.cuda.tensor.float,但weight 是torch.tensor.float即网络的权重不是cuda类型 解决:发现在model中的forward中,也定义了一个卷积核,其余卷积核皆
首先,在做高维特征运算的时候,采用GPU无疑是比用CPU效率更高,如果两个数据中一个加了.cuda()或者.to(device),而另外一个没有加,就会造成类型不匹配而报错。 tensor和numpy都是矩阵,前者能在GPU上运行,后者只能在CPU运行,所以要注意数据类型的转换。
model = monai.networks.nets.UNet().to(device) model = nn.DataParallel(model) 通过两种方式可以指定需要使用的GPU,第一种是在代码里设置os.environ, 第二种是在终端运行代码前,加一句export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1。按照自己的习惯来就行。