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
使用to()方法可以将模型或Tensor移动到指定的Device。 移动模型到指定Device # 定义一个简单的神经网络classSimpleNN(torch.nn.Module):def__init__(self):super(SimpleNN,self).__init__()self.fc=torch.nn.Linear(10,1)defforward(self,x):returnself.fc(x)# 实例化模型model=SimpleNN()# 将模型移动到指...
importtorch# 检查是否有可用的 GPUdevice=torch.device("cuda"iftorch.cuda.is_available()else"cpu")# 打印当前设备print(f"Current device:{device}")# 假设我们有一个简单的模型classSimpleModel(torch.nn.Module):def__init__(self):super(SimpleModel,self).__init__()self.linear=torch.nn.Linear(10...
因此,在使用Tensor.to(device)和model.to(device)时,需要合理管理内存,避免显存溢出。 4. 示例代码 以下是一个完整的示例,展示了如何在实际应用中使用Tensor.to(device)和model.to(device)。 importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptim# 定义一个简单的模型classSimpleModel(nn.Module):def__init__(s...
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(name,layer)ifnameincontent_layers_default:target=model(content_img)content_loss=loss...
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...
device属性用来指定使用的计算设备,之前要用cpu(),cuda()转换模型或数据 示例demo: device=torch.device('cuda:0' if torch.cuda.is_available else 'cpu') input=data.to(device)#直接指定数据到哪个设备中 model=MyModule().to(device)#同样,网络模型转换到指定设备中 例程demo 对比了0.31和0.4的代码 0.31...
to(device) 从GPU 到 CPU device = torch.device(cpu) tensor = tensor.to("cpu") module.to("cpu") tensor和module的to()方法的区别是:tensor.to()执行的不是 inplace 操作,因此需要赋值;module.to()执行的是 inplace 操作。 下面的代码是转换数据类型 x = torch.ones((3,3)) x = x.to(...
model=nn.DataParallel(model)model.to(device) 这个和我上面写的好像有点不太一样, 但是如果看一下DataParallel的内部代码, 我们就可以发现, 其实是一样的: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 classDataParallel(Module):def__init__(self,module,device_ids=None,output_device=None,dim=0):...
to方法Tensors和Modules可用于容易地将对象移动到不同的设备(代替以前的cpu()或cuda()方法) 我们推荐以下模式: # 开始脚本,创建一个张量device = torch.device("cuda:0"iftorch.cuda.is_available()else"cpu") ...# 但是无论你获得一个新的Tensor或者Module# 如果他们已经在目标设备上则不会执行复制操作input...