map_location是一个dict,里面的key表示存储模型的源设备号,value表示目的设备号。 {cuda:3:cuda:0}表示把历史模型里面原来放在cuda:3的权重全部加载到cuda:0设备上。 {cuda:3:cpu}表示把历史模型里面原来放在cuda:3的权重全部加载到cpu设备。 References PyTorch错误解决方案及技巧RuntimeError: Attempting to deseri...
确保你的PyTorch安装不包含CUDA。你可以使用以下命令来安装一个纯CPU版本的PyTorch: pip install torch torchvision torchaudio 在你的代码中,确保不使用任何需要CUDA的函数或类。例如,如果你在使用torch.nn模块中的某些函数时遇到问题,尝试替换为纯CPU等效项,如torch.nn.functional。 如果你在使用GPU张量(torch.Tensor)...
1. CPU → \rightarrow →GPU:使用cuda方法 准备工作完成后,就可以直接在生成张量时使用Tensor.cuda()来将张量切换为GPU调用: import torch x = torch.Tensor([1,2]).cuda() x.device 1. 2. 3. 输出: device(type=‘cuda’, index=0) 注意cuda()方法并不是一个修改原张量的操作,而是返回一个新的...
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() 这两种方式都能实现从GPU到CPU,但后者可以保证在对中间结果进...
理论上cuda张量转cpu耗时不会这么久。在pytorch里面，程序的执行都是异步的，你看到的运行时间可能是“假...
解释: PyTorch 程序会尝试在 CUDA 设备上反序列化模型参数,但是 CUDA 设备不可用。在这种情况下,您可以将 map_location 参数指定为 CPU 设备。如果您在代码中已经这样做了,但是该错误仍然存在,可能是因为您的模型不止一层,其中至少有一个层在 CUDA 设备上。
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...
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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") ...