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...
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函数指定数据或者模型放到哪里 ''' #2.将构建的tensor或者模...
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...
batch_size=4, shuffle=False, num_workers=2)correct = 0total = 0with torch.no_grad():for data in testloader:images, labels = dataimages, labels = images.to(device), labels.to(device)outputs = net(images)_, predicted = torch.max(outputs.data, 1)...
这方面我们已经通过将数据集放进内存中解决掉了;另一方面则是数据预处理的时间,这方面我们可以通过增加cpu的线程数以及数据读取的线程数来解决,在docker容器中训练的时候可以尝试前者的方法,通过修改docker run时–cpus的参数来实现,后者则可以通过在创建torch.utils.data.DataLoader对象时适当增加num_workers的大小来实现...
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。
Linux将所有的设备统一抽象为struct device结构， 同时将所有的驱动统一抽象为struct device_driver结构。这...
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, ...
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 ...