对net搬到GPU上去,使用net = MLP().to(device), 将loss也使用.to(device)搬到GPU上去。详细如下图示例,最后一行的target.cuda()的意思也是讲数据搬到GPU上去,但是不推荐,最好使用 .to(device),能够一行语句切换在GPU/CPU上运行。此外,.to(device)对于net返回的是一样的,对data是不一样的,一个是在CPU上面,...
torch.device代表将torch.Tensor分配到的设备的对象,有cpu和cuda两种,这里的cuda就是gpu,至于为什么不直接用gpu与cpu对应,是因为gpu的编程接口采用的是cuda print(torch.cuda.is_available()) #cuda是否可用; print(torch.cuda.device_count()) #返回gpu数量; print(torch.cuda.get_device_name(0)) #返回gpu名...
「CUDA(Compute Unified Device Architecture)」: 「CUDA是GPU并行计算平台」:CUDA 是由 NVIDIA 开发的用于并行计算的平台和编程模型。它允许开发人员利用 NVIDIA GPU 的强大计算能力来加速各种科学计算、数值模拟和深度学习任务。 「PyTorch依赖CUDA」:PyTorch 使用 CUDA 来加速神经网络的训练和推理。在 PyTorch 中,张量...
的确CUDA版本是10.1 可以看到,torch.version.cuda可以正确的返回CUDA版本,即10.1。 而且torch.cuda.current_device()也能反映当前的设备编号(编号为0的设备) 这说明CUDA环境在本地安装搭建成功,并且pytorch正确的运行在了CUDA环境上,可以为接下来的微调工作做准备了。
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") ...
CUDA(Compute Unified Device Architecture)到底是何方神物?为何被视为GPU的好搭子,LLMs的「利器」? 它是由英伟达开发的用于并行计算平台和应用程序的编程API,让开发者能通过GPU开展高性能计算,包括: 1. 多个能并行处理任务的核心,实现多线程 2. 多种高效管理GPU内存的方法,如全局...
CUDA(Compute Unified Device Architecture)是NVIDIA推出的异构计算平台,PyTorch中有专门的模块torch.cuda来设置和运行CUDA相关操作。本地安装环境为Windows10,Python3.7.8和CUDA 11.6,安装PyTorch最新稳定版本1.12.1如下: pip3 install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.or...
device = torch.device("cuda:0"if torch.cuda.is_available()else"cpu")# 单GPU或者CPUmodel.to(device)#如果是多GPUif torch.cuda.device_count() > 1: model = nn.DataParallel(model,device_ids=[0,1,2]) model.to(device) AI代码助手复制代码 ...
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,...
CUDA(Compute Unified Device Architecture)是由NVIDIA开发的一个并行计算平台和编程模型。它允许软件开发人员和研究人员利用NVIDIA的GPU(图形处理单元)进行高性能计算。CUDA提供了一系列API和工具,使得开发者能够编写和优化在GPU上运行的计算密集型任务。 CUDA与PyTorch、GPU之间的关系可以这样理解: ...