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...
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...
device=torch.device("cuda:0"iftorch.cuda.is_available()else"cpu")model.to(device) 这两行代码放在读取数据之前。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 mytensor=my_tensor.to(device) 这行代码的意思是将所有最开始读取数据时的tensor变量copy一份到device所指定的GPU上去,之后的运算都在GPU...
publicclassMainActivityextends AppCompatActivity{@Overrideprotected void onCreate(Bundle savedInstanceState){super.onCreate(savedInstanceState);setContentView(R.layout.activity_main);Bitmap bitmap=null;Module module=null;try{//creating bitmapfrompackaged into app android asset'image.jpg',//app/src/...
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...
函数to的作用是原地 ( in-place ) 修改Module,它可以当成三种函数来使用:function:: to(device=None, dtype=None, non_blocking=False); function:: to(dtype, non_blocking=False); function:: to(tensor, non_blocking=False)。下边展示的是使用方法。 >>> linear = nn.Linear(2, 2) >>> linear.weig...
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...
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...