这段代码看起来就是根据Tensor的数据类型不同来按照不同的方式加载到args数组中, 然后在GPU上调用传入的elementwise的f函数, 并把args作为入参. 这样Tensor的加法就计算完成了.
Pytorch:使用GPU运算 如果电脑的显卡是NVIDIA的,可以用GPU进行运算。 代码device = torch.device("cuda")中“cuda”也可以写成“cuda:0”。指定从哪个id的GPU开始,“cuda”默认从id为0的GPU开始。以下为输出 可以通过下述代码查看有多少个GPU 未完待......
在PyTorch中,张量(Tensor)和模型默认会在CPU上创建。如果需要在GPU上进行计算,我们需要明确地将其移动到GPU。为了确保代码不调用GPU,关键在于需要注意以下几点: 创建张量时不指定GPU: 默认情况下,创建的张量是位于CPU的。 显式地将模型和张量保持在CPU上。 我们可以使用.to('cpu'),.cpu()等方法避免将其移动到GP...