for data in testloader: images, labels = data if CUDA: images = images.cuda() labels = labels.cuda() outputs = model(images) _, predicted = torch.max(outputs.data, 1) total += labels.size(0) correct += (predicted == labels).sum() print('Accuracy on the test set: %d %%' % ...
安装tensorflow_gpu-2.7.0完毕后,安装cudatoolkit、cuDNN。 conda install cudatoolkit=11.3 conda install cudnn=8.1 1. 2. (4)测试 在py37_tf27虚拟环境中,先输入python进入Python环境。 首先测试gpu是否可用,弹出的结果应为yes。 import tensorflow as tf tf.test.is_gpu_available() 1. 2. 然后测试数据...
torch.manual_seed(100) # 设置随机种子,以使实验结果具有可重复性 device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu") # 有GPU先用GPU训练 # 加载数据集 def dataloader(batch_size, workers=2): # 训练集 train_xdata = load('trainX_1024_10c') train_ylabel = load('train...
device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu') 如果需要指定多张显卡,比如0,1号显卡。 import os os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '0,1' 也可以在命令行运行代码时设置显卡: CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1 python train.py 清除显存 torch.cuda.empty_cache() 也可以使用...
device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu") model.to(device) def train(model, dataloader, optimizer, criterion, device): model.train() total_loss = 0 for inputs, labels in dataloader: inputs, labels = inputs.to(device), labels.to(device) ...
我们现在基本上已经完成了这个内核——我们只需要关闭if语句并从内核返回,然后我们就完成了: }return; } 然而,我们还没有完全完成。我们需要编写一个只有extern "C"的主机端包装函数,在 Linux 的情况下,以及在 Windows 的情况下,只有extern "C" __declspec(dllexport)。 (与编译的 CUDA 内核相反,如果我们想要能...
('cuda'if torch.cuda.is_available() else 'cpu')net = net.to(device) # 简单通过.to(device), 数据或模型就可以转移至GPU#训练模型print('training on: ',device)def test():net.eval()acc = 0.0sum = 0.0loss_sum = 0for batch, (data, target) in enumerate(test_loader):data, target = ...
import os import torch import yaml from ultralytics import YOLO # 导入YOLO模型 from QtFusion.path import abs_path device = "cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu" 接着,代码进入了主函数。这里我们设置了工作进程的数量和批次大小,这些都是影响训练速度和内存使用的重要参数。同时,我们指定...
device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu') train_iterator, valid_iterator = data.BucketIterator.splits( (train_data, valid_data), batch_size = 64, device = device ) 构建CNN 模型 现在我们已经加载了数据,现在可以创建模型了。 我们将使用以下步骤进行操作: 我们希望...
如果CUDA可以用,让我们首先定义下我们的设备为第一个可见的cuda设备。 device = torch.device("cuda:0"iftorch.cuda.is_available()else"cpu")# 假设在一台CUDA机器上运行,那么这里将输出一个CUDA设备号:print(device) 输出: cuda:0 本节剩余部分都会假定设备就是台CUDA设备。接着这些方法会递归地遍历所有模块...