# 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, 100) print('input\_tensor:',...
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...
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...
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" if torch.cuda.is_available() ...
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" if torch.cuda.is_available() ...
使用使用torchaudio进行重采样(gpu版): 有了上面cpu的基础,其实调用gpu也就更换一下设备,和放入gpu的操作就好了,因此不过多赘述 defresample_use_cuda(): device= torch.device('cuda'iftorch.cuda.is_available()else'cpu') start_time=time() ...
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) ...
7、输入pip list,查看我们的包是否被安装,这里可以看到torch相关的包都安装了。 8、我们输入python进入下Python环境,然后输入import torch,如果没有报错说明可以导入成功。 9、输入torch.cuda.is_available()查看torch是否可以使用显卡,True就代表可以! CUDA(Compute Unified Device Architecture),是显卡厂商NVIDIA推出的...
# device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu') # model = model.to(device) 四、图像预处理 在将图像输入到ResNet50模型之前,我们需要对图像进行预处理。ResNet50模型期望的输入是224x224像素的RGB图像,并且图像数据需要进行归一化。torchvision.transforms模块提供了方便的图像转换...