tensor_gpu = torch.tensor([1, 2, 3]).to(device) # 将张量从GPU返回到CPU tensor_cpu = tensor_gpu.cpu() # 打印CPU张量 print(tensor_cpu) 在上述示例中,首先检查是否有可用的GPU设备。然后,创建一个在GPU上的张量tensor_gpu。接下来,使用.cpu()方法将张量从GPU返回到CPU,并将结果存储在tensor_cpu...
x = y.to(device) # 使用方法把x转为cuda 的tensor # # x和y都在GPU上面, 才能支持加法运算 z = x + y print(z) # 此处的张量z在GPU上面 print(z.to("cpu", torch.double)) # .to方法也能够同时设置类型 else: print("I am cpu") # print(torch.tensor([1.9806], device='cuda:0')) #...
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...
vector<at::Tensor> decode(torch::Tensor roi_cls_locs1, torch::Tensor roi_scores, torch::Tensor rois, int height, int width, float iou, float conf, int num_classes, c10::DeviceType device) { at::Tensor mean = torch::tensor({ 0, 0, 0, 0 }).repeat(2); //[1,8] at::Tensor ...
1. CPU tensor转GPU tensor: cpu_imgs.cuda() 2. GPU tensor 转CPUtensor: 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。
tensor.to()是一个方法,用于将张量从一个位置(例如CPU)移动到另一个位置(例如GPU)。它还可以用于改变张量的数据类型,如将一个浮点张量转换为整数张量。 tensor.to(device) 中的device 是什么? 在tensor.to(device)中,device是一个 torch.device对象或一个字符串,指定了目标设备。例如,device=torch.device("cud...
CPU:AMD Ryzen 9 7940H GPU:NVIDIA GeForce RTX 4060 CPU计算时间: import torchimport timedef CPU_calc_time(tensor_size):a = torch.rand([tensor_size,tensor_size])b = torch.rand([tensor_size,tensor_size])start_time = time.time()torch.matmul(a,b)end_time = time.time()return end_time...
pytorch中为Module和Tensor指定GPU pytorch指定GPU 在用pytorch写CNN的时候,发现一运行程序就卡住,然后cpu占用率100%,nvidia-smi查看显卡发现并没有使用GPU。所以考虑将模型和输入数据及标签指定到gpu上。 pytorch中的Tensor和Module可以指定gpu运行,并且可以指定在哪一块gpu上运行,方法非常简单,就是直接调用Tensor类和...
用方法to()可以将Tensor在CPU和GPU(需要硬件支持)之间相互移动。 2.4 梯度下降 梯度下降是机器学习中常见优化算法之一,梯度下降法有以下几个作用: 在求解机器学习算法的模型参数,即无约束优化问题时,主要有梯度下降法(Gradient Descent)和最小二乘法。
是PyTorch中一个重要的模块,用于进行图像预处理和数据增强。它位于torchvision.transforms模块中,主要用于处理PIL图像和Tensor图像。transforms可以帮助你在训练神经网络时对数据进行各种变换,例如随机裁剪、大小调整、正则化等,以增加数据的多样性和模型的鲁棒性。