print("x_cpu:\ndevice: {} is_cuda: {} id: {}".format(x_cpu.device, x_cpu.is_cuda, id(x_cpu))) x_gpu = x_cpu.to(device) print("x_gpu:\ndevice: {} is_cuda: {} id: {}".format(x_gpu.device, x_gpu.is_cuda, id(x_gpu))) 1. 2. 3. 4. 5. 输出如下: x_cpu:...
RuntimeError: Expected all tensors to be on the same device, but found at least two devices, cuda:0 and cpu! 解决方案 通过next(linear.parameters()).device确定 model 已经在 cuda:0 上了,同时输入model.forward()的张量也位于 cuda:0。输入的张量没什么好推敲的,于是考虑到模型具有多层结构,遂输出...
# 3. to device if torch.cuda.is_available(): img_chw = img_chw.to('cuda') model.to('cuda') # 4. forward # 这里图片不再是 BCHW 的形状,而是一个list,每个元素是图片 input_list = [img_chw] with torch.no_grad(): tic = time.time() print("input img tensor shape:{}".format(in...
device device(type='cpu') 二 创建 Tensor 创建tensor ,可以传入数据或者维度,torch.tensor() 方法只能传入数据,torch.Tensor() 方法既可以传入数据也可以传维度,强烈建议 tensor() 传数据,Tensor() 传维度,否则易搞混。 具体来说,一般使用 torch.tensor() 方法将 python 的 list 或numpy 的 ndarray 转换成...
style_loss_list=[]#风格损失 model=nn.Sequential()#创建一个model,按顺序放入layer model=model.to(device)gram=loss.Gram().to(device)'''把vgg19中的layer、content_loss以及style_loss按顺序加入到model中:'''i=1forlayerincnn:ifisinstance(layer,nn.Conv2d):name='conv_'+str(i)model.add_module(...
def forward(self, x, t):embeds = self.embeddings[t].to(x.device)return embeds[:, :, None, None] UNET每一层中的残差块将与原始DDPM论文中使用的块使用相同的参数。每个残差块将包括以下一系列组件: 组归一化(Group Norm):这种归一化...
在深度学习中,量化指的是使用更少的 bit 来存储原本以浮点数存储的 tensor,以及使用更少的 bit 来完成原本以浮点数完成的计算。这么做的好处主要有如下几点: 更少的模型体积,接近 4 倍的减少; 可以更快的计算,由于更少的内存访问和更快的 int8 计算,可以快 2~4 倍。
# Device configurationdevice = torch.device('cuda'iftorch.cuda.is_available()else'cpu') 如果需要指定多张显卡,比如0,1号显卡。 import osos.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '0,1' 也可以在命令行运行代码时设置显卡: CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1 python train.py ...
查找依赖:可以使用pip list命令列出当前环境中的所有依赖。通过查看列表,可以确定哪些依赖需要删除。 删除依赖:可以使用pip uninstall命令删除不需要的依赖。例如,要删除TensorFlow,可以使用以下命令:pip uninstall TensorFlow。 重新安装依赖:删除依赖后,需要重新安装需要的依赖。可以使用pip install命令重新安装需要的依赖。例...
nn.Linear(4096,4096))vgg_layers_list.append(nn.ReLU())vgg_layers_list.append(nn.Dropout(0.5,inplace=False))vgg_layers_list.append(nn.Linear(4096,2))model = nn.Sequential(*vgg_layers_list)model=model.to(device)num_epochs=10#Lossloss_func = nn.CrossEntropyLoss()# Optimizer # optimizer...