首先我尝试了搜索现有方法,在 stackoverflow 有一个相关问题:How to make a PyTorch Distribution on GPU,在我查看的时候有两个回答。 register_buffer class class1(nn.Module): def __init__(self): super().__init__() self.register_buffer("mean", torch.tensor(0.)) self.register_buffer("var"...
tensor = tensor.to(torch.device("cpu")) 总结:tensor.to(device)是一个非常方便的方法,允许你轻松地将张量在CPU和GPU之间移动,从而充分利用GPU的计算能力。 torch.device('cuda:0') 和 torch.device('cpu') 的区别 当处理PyTorch张量时,选择在哪个设备上进行操作是一个重要的决策。torch.device提供了一个灵...
首先,我们需要导入PyTorch库并检查当前环境是否支持GPU: importtorch# 检查GPU是否可用iftorch.cuda.is_available():device=torch.device("cuda")# 使用GPUelse:device=torch.device("cpu")# 使用CPU 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 接下来,我们生成一些随机的输入数据和标签数据,并将它们转换为PyTorch张量并移动到...
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...
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Module类中的.cuda()方法。
我们可以通过device这个属性看到tensor当前所在的设备: 我们可以通过cuda函数将一个在CPU的tensor转移到GPU,但是不推荐这么干。比较好的办法是使用to方法来进行设备转移。 将tensor转移到GPU上进行计算可以利用GPU的并发性能提升计算的效率,这是Pytorch当中常用的手段。to方法不仅可以改变tensor的设备,还可以同时变更tensor当...
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 ...
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。
pin_memory就是锁页内存,创建DataLoader时,设置pin_memory=True,则意味着生成的Tensor数据最开始是属于内存中的锁页内存,这样将内存的Tensor转义到GPU的显存就会更快一些。 主机中的内存,有两种存在方式,一是锁页,二是不锁页,锁页内存存放的内容在任何情况下都不会与主机的虚拟内存进行交换(注:虚拟内存就是硬盘)...
pin_memor用于实现锁页内存,创建DataLoader时,设置pin_memory=True,则意味着生成的Tensor数据最开始是属于内存中的锁页内存,这样将内存的Tensor转义到GPU的显存就会更快一些。 以下是使用torch.tensor()创建张量的基本示例: 复制 importnumpyasnpimporttorch