简介: 【PyTorch】cuda()与to(device)的区别 问题 PyTorch中的Tensor要想在GPU中运行,可以有两种实现方式,其一是x.cuda(),其二是x.to(device)。两种方式均能实现GPU上运行,那么二者的区别是什么呢? 方法 import torch device = 'cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu' a = torch.randn([3, ...
1 .to(device) .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_...
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;
self.device_ids = []returnifdevice_idsisNone: device_ids =list(range(torch.cuda.device_count()))ifoutput_deviceisNone: output_device = device_ids[0] AI代码助手复制代码 补充:Pytorch使用To方法编写代码在不同设备(CUDA/CPU)上兼容(device-agnostic) 以前版本的PyTorch编写device-agnostic代码非常困难(...
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,...
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...
gpu device: cuda:0 10.通过torch.device("cuda:0)指定cuda:0设备 gpu = torch.device("cuda:0") print("gpu device: {}:{}".format(gpu.type, gpu.index)) 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Tenso...
以前版本的PyTorch编写device-agnostic代码非常困难(即,在不修改代码的情况下在CUDA可以使用或者只能使用CPU的设备上运行)。 device-agnostic的概念 即设备无关,可以理解为无论什么设备都可以运行您编写的代码。(PS:个人理解,我没有在网上找到专业解释) PyTorch 0.4.0使代码兼容 ...
调试打开,发现torch.cuda.device_count()返回的是 1。而我机器上明明是两张卡。 一脸懵逼。 查阅PyTorch 官网后,发现是使用问题。我在调用 device_count 之前,已经设置过了环境变量CUDA_VISIBLE_DEVICES。 通过在os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]代码之前执行 device_count, 发现返回的是 2。至此,问题已定位。
在PyTorch中,可以使用torch.cuda.is_available()函数检查CUDA是否可用,使用torch.cuda.device_count()函数获取可用的CUDA设备数量。 如果您的GPU不支持CUDA,可以考虑升级您的GPU或者在CPU上运行PyTorch代码。 腾讯云提供了一系列与深度学习和GPU计算相关的产品和服务,包括云服务器、GPU云服务器、弹性GPU、深度学习容器...