const int pooled_width) { AT_ASSERTM(input.device().is_cpu(), "input must be a CPU tensor"); AT_ASSERTM(rois.device().is_cpu(), "rois must be a CPU tensor"); at::TensorArg input_t{input, "input", 1}, rois_t{rois, "rois", 2}; at::CheckedFrom c = "ROIPool_forward_...
下面是将PyTorch Module转到CPU的基本步骤: 确保PyTorch环境正常: 安装PyTorch和相关库。 创建并将模型移到GPU: 初始化模型并将其移到GPU。 模型和数据移回CPU: 使用.cpu()函数将模型和数据转移回CPU。 进行推理或训练: 在CPU上执行计算。 代码示例 importtorchimporttorch.nnasnn# 定义一个简单的神经网络模型clas...
1device = t.device('cuda:0') 将model和criterion to(device) 1#cuda2model =model.to(device)3criterion = criterion.to(device) 再将43行的inputs、target,46行的outputs to(device)到GPU上训练 1deftrain(epoch):2running_loss = 0.03forbatch_idx, datainenumerate(train_loader, 0):4inputs, targe...
pytorch 在cpu的变量转到GPU的方法 tensor数据的cuda方法返回变量值的device为cuda,并不会直接移动当前变量到GPU。 举例: B = A.cuda() 其中A为CPU变量,那么执行上面语句后,A依旧在CPU上,创建的新的数据B是A在GPU上面的拷贝,当然单独执行A.cuda(),A也依旧在CPU上面。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 ...
能否解决学业负担问题? 235 万热度 查看更多 AI 总结 pytorch代码cpu运行没有问题,转到gpu就出这个bug怎么回事? 已引用 8 位答主的内容 查看AI 回答赞同 打开App,看其他 3 个精彩回答App 内打开是否在知乎 App 内阅读全文 取消确认
pytorch中如何将CPU上运⾏的数据模型转到GPU上运⾏（mnist 举例）⾸先贴⼀份在cpu上运⾏的代码 1import torch 2from torchvision import transforms 3from torchvision import datasets 4from torch.utils.data import DataLoader 5import torch.nn.functional as F 6import torch.optim as optim 7 8 batch_...
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