结语 推荐使用to(device)的方式,主要原因在于这样的编程方式更加易于扩展,而cuda()必须要求机器有GPU,否则需要修改所有代码,to(device)的方式则不受此限制,device既可以是CPU也可以是GPU;文章标签: GPU云服务器 算法框架/工具 异构计算 并行计算 PyTorch 关键词: pytorch区别 pytorch cuda 相关...
pytorch中.to（device）和.cuda（）的区别说明 原理 .to(device) 可以指定CPU 或者GPU device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu") # 单GPU或者CPU model.to(device)#如果是多GPU if torch.cuda.device_count() > 1:model = nn.DataParallel(model，device_ids=[0,1,...
.to(device)是PyTorch中的一个方法,可以将张量、模型转换为指定设备(如CPU或GPU)可用的格式。示例代码如下: import torch # 创建一个张量 x = torch.Tensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) print(x) # 将张量转换为GPU可用的格式 device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else ...
GPU/CPU运行切换 在训练网路时,采用GPU进行加速,pytorch提供了一个功能,能够一条语句切换在CPU、GPU上运算,如果在GPU上运行,device = torch.device( ‘cuda:0’ ), (后面的0是cuda的编号),如果在CPU上运行,将‘cuda’改成‘GPU’即可。对net搬到GPU上去,使用net = MLP().to(device), 将loss也使用.to(d...
没有区别。 早期(张量和模型都要): x = x.cuda() model.cuda() 后来: device = torch.device('cuda') if cuda_available else torch.device('cpu') x = x.to(device) model = model.to(devi...
调用model.to(torch.device('cuda'))将模型的参数张量转换为CUDA张量,无论在cpu上训练还是gpu上训练,保存的模型参数都是参数张量不是cuda张量,因此,cpu设备上不需要使用torch.to(torch.device("cpu"))。 二、实例 了解了两者代表的意义,以下介绍两者的使用。
首先,在做高维特征运算的时候,采用GPU无疑是比用CPU效率更高,如果两个数据中一个加了.cuda()或者.to(device),而另外一个没有加,就会造成类型不匹配而报错。 tensor和numpy都是矩阵,前者能在GPU上运行,后者只能在CPU运行,所以要注意数据类型的转换。
train_gpu1.py:利用.cuda()方法在gpu上实现完整的模型训练train_gpu2.py:利用.to(device)在gpu上实现完整的模型训练 test.py:在文件中load已训练且保存好的模型,在imgs中随意添加CIFAR-10数据集中所包含的图像类别相关图片,进行测试验证。如:dog.pn/airplane.png ...
gpu device: cuda:0 二.CPU和GPU设备上的Tensor 默认情况下创建Tensor是在CPU设备上的,但是可以通过copy_、to、cuda等方法将CPU设备中的Tensor转移到GPU设备上。当然也是可以直接在GPU设备上创建Tensor的。torch.tensor和torch.Tensor的区别是,torch.tensor可以通过device指定gpu设备,而torch.Tensor只能在cpu上创建,否...