win+r->cmd打开终端,进入cuda的安装目录,再进入extras文件下的demo_suite文件夹,运行bandwidthTest.exe 通过,没问题。 再运行下deviceQuery.exe文件。 也没问题: 3、安装pytorch cuda跟cudnn准备完毕,该安装pytorch了。 激活虚拟环境:conda activate 虚拟环境名字 输入:conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10....
V2 = autograd.Variable(ten1_cuda) >>> Variable containing:6.1101e+244.5659e-41[torch.cuda.FloatTensor of size 2 (GPU 0)] V1 = V1_cpu.cuda() >>> Variable containing:6.1101e+244.5659e-41[torch.cuda.FloatTensor of size 2 (GPU 0)] AI代码助手复制代码 最终我们能发现他们都能够达到相同的...
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 ...
import torch as t # tensor 测试 tensor = t.Tensor(3, 4) tensor.cuda(0) # 返回一个新的 tensor,保存在第 1 块GPU 上,但原来的 tensor 并没有改变 tensor.is_cuda # False 原来的 tensor 依然再 cpu 上 tensor = tensor.cuda() # 不指定所使用的 GPU 设备,将默认使用第 1 块GPU tensor.is...
说明我的cuda版本是10.1,了解自己的CUDA版本非常重要,我们要根据CUDA版本选择对应的pytorch版本,版本必须正确匹配才能成功安装。 2.卸载CPU版本pytorch 以管理员身份打开anaconda prompt 首先自己应该知道自己cpu版本的pytorch安装在哪个虚拟环境中,激活该虚拟环境。
cpu device: cpu:0 9.使用索引的方式,默认使用CUDA设备 gpu = torch.device(0) print("gpu device: {}:{}".format(gpu.type, gpu.index)) gpu device: cuda:0 10.通过torch.device("cuda:0)指定cuda:0设备 gpu = torch.device("cuda:0") ...
x = x.to('cpu') # 直接转换 x = x.cuda(1) print(x.device) x = x.cpu() # 直接创建 x = torch.randn(1, 1, device='cuda:0') net = net.cuda() print(net(x)) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12.
在同样情况下,将数据从 PyTorch CUDA 张量传递到 CUDA PyTorch 嵌入变量上是要比 SpeedTorch 更快的,但对于所有其他的传输类型,SpeedTorch 更快。对于转移到 Cuda Pytorch 嵌入,或从 Cuda Pytorch 嵌入转移的两个步骤的总和上来说,SpeedTorch 比常规 GPU 和 CPU Pinned 张量的 Pytorch 速度同样快。
.cuda()就是调用cuda把数据或模型往显卡里放，cpu版pytorch就把所有.cuda()去掉就行，另外如果是GCN...