注意,tensor.cuda会返回一个新对象,这个新对象的数据已转移至GPU,而之前的tensor还在原来的设备上(CPU)。而module.cuda则会将所有的数据都迁移至GPU,并返回自己。所以module = module.cuda()和module.cuda()所起的作用一致。 tensor = t.Tensor(3, 4) # 返回一个新的tensor,但原来的tensor并没有改变 tensor...
tensor = torch.rand(3, 4) # 创建形状为(3, 4)的随机张量 if torch.cuda.is_available(): # 检查GPU是否可用 tensor_gpu = tensor.to('cuda') # 声明了新变量tensor_gpu来接收 print(f"GPU张量现在存储在:{tensor_gpu.device}") print(f"原张量存储在:{tensor.device}") 1. 2. 3. 4. 5. ...
gpu_tensor1 = cpu_tensor.to(torch.device("cuda:0")) print(gpu_tensor1.device) # 通过cuda方法将cpu_tensor拷贝到gpu上 gpu_tensor2 = cpu_tensor.cuda(torch.device("cuda:0")) print(gpu_tensor2.device) #将gpu_tensor2拷贝到cpu上 gpu_tensor3 = cpu_tensor.copy_(gpu_tensor2) print(gpu_...
cuda = torch.device("cuda")# 创建默认的stream,A就是使用的默认streams = torch.cuda.Stream() A = torch.randn((1,10), device=cuda)foriinrange(100):# 在新的stream上对默认的stream上创建的tensor进行求和withtorch.cuda.stream(s):# 存在的问题是:torch.sum()可能会在torch.randn()之前执行B =...
py就比较简单,用pytorch做两个tensor调用函数即可。 importtorchimporttorch.nnimporttimeimportsumMatrixdevice=torch.device('cuda')mat_a=torch.randn(1024).to(device)mat_b=torch.randn(1024).to(device)T0=time.time()mats_out=sumMatrix.cuda_test(mat_a,mat_b)T1=time.time()torch_mat_out=mat_a+ma...
通过tensor.to()函数切换 to()既可用于切换存储设备,也可切换数据类型 当然,能够切换到GPU的一大前提是运行环境带有独立显卡并已配置CUDA……此外,除了dtype和device这两大特性之外,其实Tensor还有第三个特性,即layout,布局。主要包括strided和sparse_coo两种,该特性一般不需要额外考虑。
从接口的角度来讲,对tensor的操作可分为两类: torch.function,如torch.save等。 另一类是tensor.function,如tensor.view等。 为方便使用,对tensor的大部分操作同时支持这两类接口,不做具体区分,如torch.sum (torch.sum(a, b))与tensor.sum (a.sum(b))功能等价。
我的CUDA Version是12.2。 如果你没有安装cuda toolkit或者需要升级,可以去官网下载: https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive 第三步安装pytorch: 打开pytorch安装指导网站[6],选择合适的系统平台,关键是在compute platform选择一个不高于你电脑上的CUDA Version,复制命令安装。
在C++文件中实现算子的封装,文件开头的宏定义函数是为了保证传入的向量在cuda上(CHECK_CUDA)、传入的向量中元素地址连续(CHECK_CONTIGUOUS)。two_sum_launcher是对cuda文件中的声明。 two_sum_gpu是与Python的接口,传入的参数是PyTorch中的Tensor。在这一部...
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 ...