设置运行的远端worker和远端设备 self.on, self.device = _parse_remote_device(remote_device) agent = rpc._get_current_rpc_agent() # If the device map of the remote worker is set, # then enable moving any input CPU tensors
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其中,device=torch.device("cpu")代表的使用cpu,而device=torch.device("cuda")则代表的使用GPU。 当我们指定了设备之后,就需要将模型加载到相应设备中,此时需要使用model=model.to(device),将模型加载到相应的设备中。 将由GPU保存的模型加载到CPU上。 将torch.load()函数中的map_location参数设置为torch.device...
(device), y.to(device)xb, yb=get_batch('train')# 注意力头classHead(nn.Module): def__init__(self, head_size): super().__init__() self.head_size=head_size self.key=nn.Linear(embed_size, head_size, bias=False) self.query=...
device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu') print(f"Device: {device}") # 模型 model = get_model(args.head, backbone=args.backbone, num_classes=args.num_classes) checkpoint = torch.load(args.checkpoint, map_location=device) model.load_state_dict(checkpoint['model_state_...
vgg=models.vgg19(pretrained=True).features.to(device)#这里我们使用预训练好的vgg19模型'''所需的深度层来计算风格/内容损失:'''content_layers_default=['conv_4']style_layers_default=['conv_1','conv_2','conv_3','conv_4','conv_5']defget_style_model_and_loss(style_img,content_img,cnn=...
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) ...
#Test the model on validation data. train_acc,train_loss=test_model(model,train_dataloader) val_acc,val_loss=test_model(model,val_dataloader) #Check memory usage. handle = nvidia_smi.nvmlDeviceGetHandleByIndex(0) info = nvidia_smi.nvmlDeviceGetMemoryInfo(handle) ...
error,#i.e., start with larger batch size and go on decreasing till it fits on GPU`time accelerate launch run_clm_no_trainer.py \--model_name_or_path gpt2-large \--dataset_name wikitext \--dataset_config_name wikitext-2-raw-v1 \--per_device_train_batch_size $BS--per_device_...
其中,device=torch.device("cpu")代表的使用cpu,而device=torch.device("cuda")则代表的使用GPU。 当我们指定了设备之后,就需要将模型加载到相应设备中,此时需要使用model=model.to(device),将模型加载到相应的设备中。 将由GPU保存的模型加载到CPU上。