1. 判断是否有可用的GPU设备 在开始之前,我们首先需要确定是否有可用的GPU设备。通过以下代码可以检查系统中是否存在可用的GPU设备: importtorchiftorch.cuda.is_available():print("GPU is available")else:print("GPU is not available") 1. 2. 3. 4. 5. 这段代码使用了torch.cuda.is_available()函数来判...
首先,确保你的系统中安装了 PyTorch 和 CUDA。你可以通过以下命令安装 PyTorch: pipinstalltorch torchvision 1. 测试GPU 在PyTorch 中,你可以使用torch.cuda.is_available()函数来检查 CUDA 是否可用。如果返回True,则表示 GPU 可用。 importtorchdeftest_gpu():iftorch.cuda.is_available():print("CUDA is avail...
1.当需要改变主GPU时,只需要修改如下:os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]="1,2,3"device_ids=[0,1,2]#此时的GPU从GPU1开始,使用三张GPU2.使用多张GPU时,batch_size大于1才能使得多张GPU都工作。 测试调用模型 G_model,_=getModel(args)iftorch.cuda.device_count()>1:G_model=nn.DataParallel(G_mo...
1.torch数据类型Torch定义了七种CPU张量类型和八种GPU张量类型;pytorch张量torch.Tensor类型的构建与相互转换以及torch.type()和torch.type_as()的用法——详情参考网址【https://ptorch.com/news/71.html】。 Pytorch:Tensor 张量 :张量所在设备,CPU/GPU,是加速的关键pytorch的八个属性中,前四个和数据相关,后四...
pytorch调用gpu进行计算和训练 和测试 需要把 训练 数据 x y 和 模型 损失函数criterion.to(device) 都放到 gpu上 模型内部基于tensor 的计算结果不用 用gpu device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu') 模型定义: class BertClassificationModel(nn.Module):...
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