一、CPU 和 GPU 数据相互转换 在 torch 中以下数据结构分为 CPU 和 GPU 两个版本: Tensor Variable(包括 Parameter)(对 tensor 的封装) nn.Module(包括常用的 layer、loss function,以及容器 Sequential 等
你需要确保你的输入数据和状态与你的模型参数和状态在同一个设备上。例如,如果你的模型的前向传播在GPU上进行,那么你需要确保你的输入数据也在GPU上。同样地,如果你的模型的后向传播在CPU上进行,那么你需要确保你的梯度状态也在CPU上。总的来说,将GPU参数转换为CPU参数的过程可以通过使用.cpu()方法实现。这个方...
前⾔，在pytorch中，当服务器上的gpu被占⽤时，很多时候我们想先⽤cpu调试下代码，那么就需要进⾏gpu和cpu的切换。⽅法1：x.to(device)把 device 作为⼀个可变参数，推荐使⽤argparse进⾏加载：使⽤gpu时：device='cuda'x.to(device) # x是⼀个tensor，传到cuda上去 使⽤cpu时：device='...
3. GPU ↔ \leftrightarrow ↔CPU:定义device对象 使用该方法可以通过修改torch.device()中的参数实现GPU和CPU双向切换,因此它具有以下两个优点: 在不确定设备是否支持cuda时可以使用条件语句进行定义,从而具有兼容性: import torch device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu' )...
最近实现了一个简单的手写数字识别的程序,我安装的pytorch是gpu版(你也可以安装cpu版本的,根据个人需要),这里我介绍pytorch的gpu版本和cpu版本的安装以及训练手写数字识别时gpu和cpu之间的切换。 1、pytorch的安装 1.1 pytorch(带有gpu)安装 首先进入pytorch官网,选择自己所需要的版本,这里我选择的版本如下图所示。
1、为什么要在GPU和CPU之间转换: 有时要对网络的输出做一些处理,处理过程中可能需要用到numpy或者其他不支持cuda的库,这时候就需要我们把所有要用到的数据都放到cpu上来。 从GPU到CPU的代码写法有两种方式: b = a.cpu() b = a.detach().cpu()
1.1 判定使用GPU 下载了对应的GPU版本的Pytorch之后,要确保GPU是可以进行使用的,通过torch.cuda.is_available()的返回值来进行判断。 通过torch.cuda.device_count()可以获得能够使用的GPU数量。其他就不多赘述了。 常常通过如下判定来写可以跑在GPU和CPU上的通用模型: ...
我们在使用pytorch的过程,经常会需要加载模型参数,不管是别人提供给我们的模型参数,还是我们自己训练的模型参数,那么加载模型参数就会碰到一些情况,即GPU模型和CPU模型,这两种模型是不能混为一谈的,下面分情况进行操作说明。 情况一:模型是GPU模型,预加载的训练参数也是GPU;模型是CPU模型,预加载的训练参数也是CPU,这种...
方法/步骤 1 1. Pytorch如何将cpu训练模型改为gpu 2 2. 数据的导入，模型的搭建都是一样的操作不会有影响 3 3. 两者的主要区别在训练函数上 4 4. 左边为gpu版，右边为cpu版，gpu版需要先将网络送到gpu中 5 5. 然后需要在训练函数的for循环中将输入和标签放入gpu中 6 6. 然后便都是一样...