if name == “__main__”: # device = torch.device(“cuda” if torch.cuda.is_available() else “cpu”) device = ‘cpu’ print(“---device:{}”.format(device)) print(“---Pytorch version:{}”.format(torch.version)) 1. 2. 3. 4. 5. input_tensor = torch.zeros(1, 3, 100, ...
collate_fn=None, pin_memory=False, drop_last=False, timeout=0, worker_init_fn=None, multiprocessing_context=None, generator=None, *, prefetch_factor=2, persistent_workers=False, pin_memory_device='') 1. 2. 3. 4. 其实我们只要知道DataLoader接收一个dataset对象并生成一个DataLoader对象便可,我...
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...
device=torch.device('cpu')wqrf.to(device)new_data_tensor=new_data_tensor.to(device)# 添加一个batch维度(如果需要的话)iflen(new_data_tensor.shape)==2:new_data_tensor=new_data_tensor.unsqueeze(0)# 重塑输入数据以匹配模型的输入要求(假设每个样本有两个特征向量) new_data_tensor=new_data_tensor...
) device = torch.device("cuda") # 创建一个CUDA设备对象 x = torch.randn(2, 3).to(device) # 创建一个张量并将其移动到GPU print(x) else: print("CUDA is not available. Training on CPU.") 如果输出显示“CUDA is available. Training on GPU.”,则表示PyTorch的GPU版本已成功安装并可以正常...
collector = SyncDataCollector(env,policy,device=vmas_device,storing_device=device,frames_per_batch=frames_per_batch,total_frames=total_frames,) 6、训练循环 训练循环将环境、策略、评论家和数据收集器结合在一起,通过采样和训练阶段的迭代来优化代...
device = torch.device("cuda:0") inputs = [ torch_tensorrt.Input( min_shape=[1, image_channel, image_size, image_size], opt_shape=[2, image_channel, image_size, image_size], max_shape=[4, image_channel, image_size, image_size], ...
inputs=inputs.to(device) labels=labels.to(device)print('runing')#清零操作optimizer.zero_grad() with torch.set_grad_enabled(phase=='train'):ifis_inceptionandphase =='train': outputs, aux_outputs=model(inputs) loss1=criterion(outputs, labels) ...
device=vmas_device, n_agents=n_agents, ) 3、策略设计 策略网络在 PPO 中至关重要,它负责根据代理观察生成动作。鉴于环境中的连续动作空间,我们将使用 Tanh-Normal 分布来模拟动作,这样还可以决定是否在代理之间共享参数,在计算效率和行为多样性之间权衡。
device=torch.device("cuda"iftorch.cuda.is_available()else"cpu") 1. torch.cuda.is_available()函数用于检查当前环境是否支持GPU,如果支持GPU则返回True,否则返回False。 torch.device()函数用于指定使用的设备,如果当前环境支持GPU,则选择cuda,否则选择cpu。