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...
torch.device('cuda',0) #这里的0指的是设备的序号 torch.device('cuda:0') #3.例子 cpu转到GPU s = time.time() device = torch.device('cuda:0' if torch.cuda.is_available() else 'cpu') a = torch.rand([1024, 1024, 10]).to(device) print('time:{:6.3f}'.format(time.time()-s)...
在train_py模块中需要导入torch.utils.data.DataLoader类 需要导入自己写的model.LeNet类 torch.utils.data.DataLoader DataLoader的作用是接收一个dataset对象,并生成一个DataLoader对象,它的函数声明如下: torch.utils.data.DataLoader(dataset, batch_size=1, shuffle=None, sampler=None, batch_sampler=None, num_wo...
device = torch.device("cuda"iftorch.cuda.is_available()else"cpu")ifdevice.type=="cuda":# 获取当前GPU名字gpu_name = torch.cuda.get_device_name(torch.cuda.current_device())# 获取当前GPU总显存props = torch.cuda.get_device_properties(device) total_memory = props.total_memory /1e9gpu_info ...
device = torch.device("cuda"if torch.cuda.is_available()else"cpu") device 交通标志识别 德国交通标志识别基准(GTSRB)包含了超过50,000张带有40多种交通标志注释的图像。给定一张图像,您需要识别出其中的交通标志。 !unzip -qq GTSRB_Final_Training_Images.zip ...
import torch from joblib import dump, load import torch.utils.data as Data import numpy as np import pandas as pd import torch import torch.nn as nn # 参数与配置 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" iftorch.cuda.is_available() els...
torch.backends.cudnn.deterministic = True torch.backends.cudnn.benchmark = False 显卡设置 如果只需要一张显卡 # Device configuration 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。
device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu") 输出： pystiche==0.7.0 多层编码器 content_loss 和 style_loss 是对图像编码进行操作而不是图像本身，这些编码是由在不同层级的预训练编码器生成的。pystiche 定义了 enc.MultiLayerEncoder 类，该类在单个前向传递中可以有效地处理...
device = torch.device(“cuda:0” if torch.cuda.is_available() else “cpu”) 定义数据增强 transform = transforms.Compose([ transforms.Resize((224, 224)), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225]) ]) 加载数据集 data_path = “path...
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) ...