print(f"Datatype of tensor: {tensor.dtype}") print(f"Device tensor is stored on: {tensor.device}") 默认情况下tensor都是生成于CPU中,并在其中进行计算。但之前也提到过可以通过GPUs或其他硬件进行加速,因此tensor.device是可以更改的,具体可见下一部分,对tensor的操作。 四、Tensor的操作 移动tensor到GPUs...
解决pytorch下只打印tensor的数值不打印出device等信息 的问题 torch.Tensor类型的数据loss和acc打印时 如果写成以下写法 print('batch_loss: '+str(loss.data)+'batch acc: '+str(acc.data))则不仅会打印出loss和acc的值，还会打印出device信息和 tensor字样，如下：如果仅想打印出数值，使得打印出的信息更加简洁...
device 所在设备 , cuda cpu requires_grad :是否需要梯度 pin_memory :是否存于锁页内存 实例如下: import torch import numpy as np # Create tensors via torch.tensor flag = True if flag: arr = np.ones((3, 3)) print("type of data:", arr.dtype) t = torch.tensor(arr, device='cuda')...
importtorchimporttorchsnooper@torchsnooper.snoop()defmyfunc(mask,x):y=torch.zeros(6)y.masked_scatter_(mask,x)returnymask=torch.tensor([0,1,0,1,1,0],device='cuda')source=torch.tensor([1.0,2.0,3.0],device='cuda')y=myfunc(mask,source) 然后运行我们的脚本,我们看到了这样的输出: Startingvar:...
print(t.device) # cpu print(t.layout) # torch.strided 1. 2. 3. 4. 5. 6. 其输出为: output: <class 'torch.Tensor'> torch.float32 cpu torch.strided 1. 2. 3. 4. 5. 对于这个输出的解释如下: pytorch中tensor的数据类型为<class ‘torch.Tensor’> ...
print(my_tensor) tensor([[1., 2., 3.], [4., 5., 6.]], device='cuda:0') #如果有gpu则使用gpu,此时device='cuda',否则使用cpu device="cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu" print(device) cuda #requires_grad:是否可被求导 ...
比如你可能在代码的第三行用 torch.zeros 新建了一个 CPU tensor, 然后这个 tensor 进行了若干运算,全是在 CPU 上进行的,一直没有报错,直到第十行需要跟你作为输入传进来的 CUDA tensor 进行运算的时候,才报错。要调试这种错误,有时候就不得不一行行地手写 print 语句,非常麻烦。
这一行对应代码中的 y = torch.zeros(6)。于是我们意识到,在使用 torch.zeros 的时候,如果不人为指定设备的话,默认创建的 tensor 是在 CPU 上的。我们把这一行改成 y = torch.zeros(6, device='cuda'),这一行的问题就修复了。 这一行的问题虽然修复了,我们的问题并没有解决完整,再跑修改过的代码还是...
device=torch.device("cuda"iftorch.cuda.is_available()else'cpu')arr=np.ones((3,3))print("ndarray的数据类型:",arr.dtype)t=torch.tensor(arr,device=device)print(t) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 2.从numpy创建Tensor 复制 torch.from_numpy(ndarray) ...
importtorch#定义一个Tensor矩阵a = torch.Tensor([1, 2], [3, 4],[5, 6], [7, 8])print(a)print('{}'.format(a)) 然后会发现报以下错误: new() received an invalid combination of arguments - got (list, list, list, list), but expected one of: * (torch.device device) * (torch....