1、目前主流方法:.to(device)方法 (推荐) import torch import time #1.通常用法 device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu") data = data.to(device) model = model.to(device) ''' 1.先创建device对象 2.to
device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu") 1. 2. 3. 下面的代码是执行Tensor的to()方法 x_cpu = torch.ones((3, 3)) print("x_cpu:\ndevice: {} is_cuda: {} id: {}".format(x_cpu.device, x_cpu.is_cuda, id(x_cpu))) x_gpu = x_cpu.to(de...
2. data 也要 to(device) 有两种方式, 1). 在训练或者测试时,对每个 minibatch 进行 to(device) 操作 2). 在构造 dataloader 时进行 to(device) 操作 images =Variable(images).cuda() labels= Variable(labels).cuda() # use it 3. 最早版本的损失函数, cross-entropy loss 也要进行 to(device) 操...
total_step = len(data_loader) for epoch in range(num_epochs): for i, (images, _) in enumerate(data_loader): images = images.reshape(batch_size, -1).to(device) # 定义图像是真或假的标签 real_labels = torch.ones(batch_size, 1).to(device) fake_labels = torch.zeros(batch_size, 1...
device=torch.device("cuda:0"iftorch.cuda.is_available()else"cpu")model.to(device) 这两行代码放在读取数据之前。 代码语言:javascript 复制 mytensor=my_tensor.to(device) 这行代码的意思是将所有最开始读取数据时的tensor变量copy一份到device所指定的GPU上去,之后的运算都在GPU上进行。
Use data, target = data.to(device), target.to(device) 经过以上修改,模型现在在两个GPU上进行训练,您可以使用 watch nvidia-smi 监控它们的利用率。 MPI Backend 消息传递接口 (MPI) 是高性能计算领域的标准化工具。它允许进行点对点和集体通信,并且是 torch.distributed API 的主要灵感来源。存在多种 MPI ...
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, ...
device=torch.device('cuda')iftorch.cuda.is_available()elsetorch.device('cpu') 数据拷贝到GPU上。 # 两种写法# 1.data=data.cuda()# 2.data=data.to(device) 模型拷贝到GPU上 也是两种写法,推荐第二种 # 两种写法# 1.model=model.cuda()# 2.model=model.to(device) ...
data, label = data.to(device), label.to(device) output = model(data).to(device) test_loss += F.cross_entropy(output, label).item() predict = output.argmax(dim=1) # 计算正确数量 total += label.size(0) correct += (predict == label).sum().item() ...
data, target = data.to(device), target.to(device) 通过上述修改,我们的模型现在可以在两个 GPU 上进行训练,您可以使用.watch nvidia-smi来监控使用情况。 8.1.4 MPI后端 消息传递接口 (MPI) 是来自高性能计算领域的标准化工具。它允许进行点对点和集体通信,并且是torch.distributed的主要灵感来源。目前存在多种...