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("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu") data = data.to(device) model = model.to(device) ''' 1.先创建device对象 2.to函数指定数据或者模型放到哪里 ''' #2.将构建的tensor或者模型放到指定设备上(GPU) torch.device('cuda',0) #这里的0指的是设备的序号 torch...
importtorch# 步骤一:检查可用的GPU设备device_count=torch.cuda.device_count()ifdevice_count>0:print("可用的GPU设备数量:",device_count)else:print("未检测到可用的GPU设备")# 步骤二:设置使用的GPU设备device_index=0torch.cuda.set_device(device_index)# 步骤三:在代码中指定使用的GPU设备device=torch.d...
importtorchdefget_gpu_info(): 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 = pr...
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...
第三步: 实例化模型,初始化epochs, 学习率,定义SGD优化函数,以及定义mse优化损失函数,使用model.to(device) 将模型的参数更新放在GPU上 input_dim = 1output_dim = 1 device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu") ...
device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu") learning_rate = 1e-2 epoch = 100 设置模型(model.py导入的自己创建的LeNet),损失函数(交叉熵),优化器(SGD): lenet = LeNet().to(device) best_lenet, best_acc = LeNet().to(device), 0 #导出最优模型 loss_fn = nn.Cross...
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...
model_path = “path/to/model.pth” model = torch.load(model_path) model.to(device) model.eval() 获取预测结果和标签 labels = [] preds = [] for inputs, targets in dataset: inputs = inputs.unsqueeze(0).to(device) targets = targets.to(device) outputs = model(inputs) _, predicted ...