PyTorch 的torch.device可以让我们灵活地指定模型和数据的设备。可以通过以下方式指定设备: importtorch device=torch.device("cpu")# 设置为 CPU# 或者使用 "cuda" 来指定 GPU# device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu") 1. 2. 3. 4. 5. 如果没有 GPU 可用,代码会退回...
importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimimporttorchvisionimporttorchvision.transformsastransforms# 指定设备为CPUdevice=torch.device("cpu")# 数据准备transform=transforms.Compose([transforms.ToTensor()])trainset=torchvision.datasets.CIFAR10(root='./data',train=True,download=True,transform=transform)...
os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICE']='1' (3)使用函数set_device 代码语言:javascript 复制 importtorch torch.cuda.set_device(id)Pytoch中的in-place in-place operation 在 pytorch中是指改变一个tensor的值的时候,不经过复制操作,而是在运来的内存上改变它的值。可以把它称为原地操作符。 在pytorch中经常加...
importtorch#Sets the data type to float.dtype=torch.float#Sets the computation device to CPUdevice=torch.device("cpu")#Defines the dimensions and sizes of the data. N represents the batch size, H represents the dimension of the hidden layer, D_in represents the input dimension, and D_out...
torch.cuda.set_device(id)Pytoch中的in-place in-place operation 在 pytorch中是指改变一个tensor的值的时候,不经过复制操作,而是在运来的内存上改变它的值。可以把它称为原地操作符。 在pytorch中经常加后缀 “_” 来代表原地in-place operation, 比如 .add_() 或者.scatter() ...
7、防止CPU和GPU之间频繁传输数据。注意要经常使用tensor.cpu()将tensors从GPU传输到CPU，.item()和.numpy()也是如此，使用.detach()代替。如果正在创建一个张量，就可以使用关键字参数device=torch.device(‘cuda:0’)直接将其分配给你的GPU。如果到传输数据的情境下，可以使用.to(non_blocking=True)，只要你在...
train_set=[]foriinx_train: train_set.append(i) val_labels=[]forjiny_test: val_labels.append(j[0]) val_set=[]forjinx_test: val_set.append(j)#设置每个batch大小batch_size = 128nw= min([os.cpu_count(), batch_sizeifbatch_size > 1else0, 8])#number of workersprint('Using {} ...
torch.cuda.set_device(id) Pytoch中的in-place AI代码助手复制代码 in-place operation 在 pytorch中是指改变一个tensor的值的时候,不经过复制操作,而是在运来的内存上改变它的值。可以把它称为原地操作符。 在pytorch中经常加后缀 “_” 来代表原地in-place operation, 比如 .add_() 或者.scatter() ...
7、防止CPU和GPU之间频繁传输数据。 注意要经常使用tensor.cpu()将tensors从GPU传输到CPU,.item()和.numpy()也是如此,使用.detach()代替。 如果正在创建一个张量,就可以使用关键字参数device=torch.device(‘cuda:0’)直接将其分配给你的GPU。 如果到传输数据的情境下,可以使用.to(non_blocking=True),只要你在...