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_...
# We move our tensor to the GPU if available if torch.cuda.is_available(): tensor = tensor.to("cuda") #官方文档使用的是这种方法 tensor = tensor.cuda() #但这种方法也十分常见 Indexing和Slicing tensor可以和numpy一样进行index索引以及切分 tensor = torch.ones(4, 4) print(f"First row: {te...
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...
1.Tensor从CPU拷贝到GPU上 # 默认创建的tensor是在cpu上创建的 cpu_tensor = torch.Tensor([ [1,4,7],[3,6,9], [2,5,8]])print(cpu_tensor.device) # 通过to方法将cpu_tensor拷贝到gpu上 gpu_tensor1 = cpu_tensor.to(torch.device("cuda:0"))print(gpu_tensor1.device) ...
torch.cuda 原型:torch.cuda.comm.broadcast(tensor,devices) 第二个参数是元组,元组第一个 device_id 是源 tensor 的 id。 示例: 1cuda0 = torch.device('cuda:0')2x = troch.rand((3,4)).cuda(cuda0)#set to teh default cuda device3#the second parameter should be like (src, dst1, dst2,...
添加了代码torch.cuda.set_device(2)设置当前设备。然后运行成功,其结果如下图所示: 烤粽子 2021/07/07 10.3K0 Pytorch的to(device)用法 numpypythonpytorch 这行代码的意思是将所有最开始读取数据时的tensor变量copy一份到device所指定的GPU上去,之后的运算都在GPU上进行。 狼啸风云 2020/02/13 18.3K0 PyTorch...
张量的device属性为所有张量提供了torch.device设备。(注意:get_device仅适用于CUDA张量) to方法Tensors和Modules可用于容易地将对象移动到不同的设备(代替以前的cpu()或cuda()方法) 我们推荐以下模式: # 开始脚本,创建一个张量device = torch.device("cuda:0"if torch.cuda.is_available()else"cpu") ...
最近又在研究pytorch，还没有试过在GPU上跑pytorch；并且我一查，自己的显卡是英伟达的且支持CUDA。所以...
device=torch.device("cuda:0"iftorch.cuda.is_available()else"cpu")model.to(device) 这两行代码放在读取数据之前。 代码语言:javascript 复制 mytensor=my_tensor.to(device) 这行代码的意思是将所有最开始读取数据时的tensor变量copy一份到device所指定的GPU上去,之后的运算都在GPU上进行。