下面看一下Module的to函数: 如果模型再GPU上,那么数据也必须再GPU上才能正常运行。也就是说数据和模型必须在相同的设备上。 torch.cuda常用的方法: 1.torch.cuda.device_count():计算当前可见可用的GPU数 2.torch.cuda.get_device_name():获取GPU名称 3.torch.cuda.manual_seed():为当前GPU设置随机种子 4.to...
总结:pytorch里面一切自定义操作基本上都是继承nn.Module类来实现的。 先看一下这个类的定义: classModule(object):def__init__(self):defforward(self,*input):defadd_module(self,name,module):defcuda(self,device=None):defcpu(self):def__call__(self,*input,**kwargs):defparameters(self,recurse=Tru...
详情请参考 [[RuntimeError: module must have its parameters and buffers on device cuda:1 (device_ids0]) but found one of them on device: cuda:2]([RuntimeError: module must have its parameters and buffers on device cuda:1 (device_ids0]) but found one of them on device: cuda:2) 下...
layer1.2.left.1.bias tensor(0.0272, device='cuda:0') tensor(0.0002, device='cuda:0') layer1.2.left.3.weight tensor(0.0312, device='cuda:0') tensor(6.5418e-05, device='cuda:0') layer1.2.left.4.weight tensor(0.2905, device='cuda:0') tensor(0.0006, device='cuda:0') layer1.2.left....
需要补充的是,如果要在新后端支持 AMP,需要通过torch._register_device_module("backend_name", BackendModule)注册一个新的BackendModule,并且BackendModule需要具有以下 API: get_amp_supported_dtype() -> List[torch.dtype] 在AMP 中获取新后端支持的dtype,可能支持一个以上的dtype。
class SinusoidalPosEmb(nn.Module):def __init__(self, dim, theta=10000):super().__init__()self.dim = dimself.theta = theta def forward(self, x):device = x.devicehalf_dim = self.dim // 2emb = math.log(self.theta) / (half_dim - 1)em...
官网:https://pytorch.org/get-started/locally/ 在下图中选择需要安装环境的主机的配置情况,然后使用命令行进行安装: 说明: PyTorch Build 中的三个选项从左往右代表稳定版,先行版,长期支持版,一般选择第一个即可。 Package表示使用什么包管理工具安装,依据本机的Python环境选择。
nn.Module 实现 核心网络模块接口设计 1. 常用接口 2. 属性的增删改查 3. Forward & Backward 4. 模块存取 Reference 小伙伴们大家好呀～前面的文章中(PyTorch 小课堂开课啦!带你解析数据处理全流程(一)、PyTorch 小课堂!带你解析数据处理全流程(二)),我们介绍了数据处理模块。而当我们解决了数据处理部分,接...
print("The model will be running on", device,"device")# Convert model parameters and buffers to CPU or Cudamodel.to(device)forepochinrange(num_epochs):# loop over the dataset multiple timesrunning_loss =0.0running_acc =0.0fori, (images, labels)inenumerate(train_loader,0):# get the ...
device(device): if self.is_sparse and hasattr(device_module, "sparse"): new_type = getattr(device_module.sparse, self.__class__.__name__) indices = getattr(torch.Tensor._indices(self), device.type)( device, non_blocking ) values = getattr(torch.Tensor._values(self), device.type)(...