1. CPU tensor转GPU tensor: cpu_imgs.cuda() 2. GPU tensor 转CPU tensor: gpu_imgs.cpu() 3. numpy转为CPU tensor: torch.from_numpy( imgs ) 4.CPU tensor转为numpy数据: cpu_imgs.numpy() 5. note:GPU tensor不能直接转为numpy数组,必须先转到CPU tensor。 6. 如果tensor是标量的话,可以直接...
tensor([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]) device(type='cpu') 默认在cpu上 ''' 1. 2. 3. 4. 5. 从cpu转到gpu上 a = torch.arange(10).cuda() ''' device(type='cuda', index=0) 调用cuda()方法后Tensor存储在gpu ''' 1. 2. 3. 4. 从gpu转到cpu上 a = torch.arange(10...
self).__init__()self.fc=torch.nn.Linear(3,1)defforward(self,x):returnself.fc(x)model_cpu=SimpleModel()# 在 CPU 上创建模型model_gpu=model_cpu.to('cuda')# 将模型移动到 GPU# 创建输入数据input_data_cpu=torch.tensor([[1.0,2.0,3.0]],requires_grad=True)# 将输入数据移动到 GPU...
常常通过如下判定来写可以跑在GPU和CPU上的通用模型: if torch.cuda.is_available(): ten1 = ten1.cuda() MyModel = MyModel.cuda() 2. 对应数据的迁移 数据方面常用的主要是两种 —— Tensor和Variable。实际上这两种类型是同一个东西,因为Variable实际上只是一个容器,这里先视其不同。 2.1 将Tensor迁移...
tensor = tensor.to(device) 如果device是 cuda,那么张量将被移动到GPU。如果 device是 cpu,张量将保持在CPU上。 后续计算: 一旦张量被移到GPU上,所有对这个张量的操作都将在GPU上执行,从而大大加速计算。但请确保所有参与计算的张量都在同一设备上,否则会出现错误。 从GPU移回CPU: 如果需要,你可以用相同的方法...
pytorch 在cpu的变量转到GPU的方法 tensor数据的cuda方法返回变量值的device为cuda,并不会直接移动当前变量到GPU。 举例: B = A.cuda() 其中A为CPU变量,那么执行上面语句后,A依旧在CPU上,创建的新的数据B是A在GPU上面的拷贝,当然单独执行A.cuda(),A也依旧在CPU上面。
device,指的是Tensor目前存储的位置,如图中,是cpu,后面可以将其转移到gpu中,tensor.device也会相应变化。 Tensor操作 这一部分使用另一篇文章的内容,(肯定不是我读的时候读串了),不过两篇的内容相差不大。 https://pytorch.org/tutorials/beginner/blitz/tensor_tutorial.html#bridge-to-np-label ...
pytorch中如何将CPU上运⾏的数据模型转到GPU上运⾏（mnist 举例）⾸先贴⼀份在cpu上运⾏的代码 1import torch 2from torchvision import transforms 3from torchvision import datasets 4from torch.utils.data import DataLoader 5import torch.nn.functional as F 6import torch.optim as optim 7 8 batch_...
配合本文推荐阅读:PyTorch中Numpy,Tensor与Variable深入理解与转换技巧 1.问题描述 在进行深度学习开发时,GPU加速可以提升我们开发的效率,速度的对比可以参照笔者这篇博文:[深度应用]·主流深度学习硬件速度对比(CPU,GPU,TPU)结论:通过对比看出相较于普通比较笔记本的(i5 8250u)CPU,一个入门级显卡(GPU MX150)可以提...