index_select:沿着张量的某个dim方向,按照index选取指定位置的张量元素**整体**:exclamation:,再拼接成一个张量。其中的index为一维张量; x = torch.randn(3, 4) x indices = torch.tensor([0, 2]) # 传入的 indices 表示在 dim 时 的索引位置 # indices 的维度是一维 # 为什么是一维?可以仔细想想index...
固定的随机种子是保证可复现性最常用的手段,其中包括random、numpy、以及PyTorch自身的随机种子等,如基本种子、cuda种子、多gpu种子等,此外还需要固定环境变量中的PYTHONHASHSEED。 # seed init. random.seed(seed) np.random.seed(seed) os.environ['PYTHONHASHSEED'] = str(seed) # torch seed init. torch.man...
# PyTorch 1.3之后NCHW = [‘N’, ‘C’, ‘H’, ‘W’]images = torch.randn(32, 3, 56, 56, names=NCHW)images.sum('C')images.select('C', index=0)# 也可以这么设置tensor = torch.rand(3,4,1,2,names=('C', 'N', 'H', 'W'))# 使用align_to...
torch.masked_select() 是PyTorch 中用于根据掩码从输入张量中选择元素的函数。它会返回一个新的张量,其中包含满足掩码条件的元素。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 import torch # 创建一个张量 x = torch.tensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]) # 创建一个掩码 mask...
在PyTorch上使用TPU对性能的提升到底有多明显呢?官方选用了v2-8的一个核心,即1/8 TPU的情形,与使用英伟达Tesla K80 GPU进行对比,实测显示推理时间大大缩短,性能约有4倍左右的提升。 GitHub地址: https://github.com/pytorch/xla/tree/master/contrib/colab...
发现可以通过NVIDIA X Server Settings 的 Thermal Settings,设置Enable GPU Fan Settings,手动设置风扇的转速。那么这样就可以曲线救国,可以把空调打开,室内温度保持冷一些,然后风扇转速设定为可以接受的范围。 解决问题2: (1)首先使用 prime-select query
如果有多个 GPU,则DataParallelAPI 会引入并行性。 将模型制作为数据并行模型可以使 PyTorch 知道用户可以使用更多 GPU,并且 PyTorch 从那里获取了它,而没有给用户带来任何障碍。 PyTorch 将数据划分为尽可能多的 GPU,并在每个 GPU 中并行执行模型。
2,创建多个新线程,线程的数量取决于设备的数量。CPU算一个设备,每张GPU卡算一个设备,然后最后再加1。比如该系统上有4个RTX 2080ti显卡,那么这里就会启动5个线程,如果系统上只有cpu而没有GPU,那么这里就会启动2个线程。 该成员函数使用std::thread来启动管理线程,比较...
1、无法使用GPU 错误:could not select device driver “” with capabilities: [[gpu]] 尝试重启docker服务 sudo systemctl restart docker 1. 2、无权限 错误:Docker"Got permission denied while trying to connect to the Docker daemon socket" 原因:docker服务需要root权限 ...
tensor(0.4595,grad_fn=<AddBackward0>)Parameter containing:tensor([1.,1.,1.,1.,1.,1.,1.,1.,1.,1.],requires_grad=True)Parameter containing:tensor([0.,0.,0.,0.,0.,0.,0.,0.,0.,0.],requires_grad=True)tensor(0.4595,grad_fn=<SelectBackward>) ...