from tqdm import tqdm # 设置设备的选取,如果本机配置了GPU、CUDA、CUDNN即选用CUDA,否则选用CPU device = (torch.device('cuda') if torch.cuda.is_available() else torch.divide('cpu')) print(f"Training on device {device}") # 设置数据的地址以及模型权重的保存地址 data_path = r'E:\code\ML\...
def main(): DISPLAY_REWARD_THRESHOLD = 200 RENDER = False env = gym.make('CartPole-v0') env = env.unwrapped PG = PolicyGradient(env.observation_space.shape[0], env.action_space.n) if WRITE_TENSORBOARD_FLAG: writer = SummaryWriter("run/simple_model_experiment") writer.add_graph(PG.net...
import torch # 检查是否有可用的GPU if torch.cuda.is_available(): device = to...
defpredict(args):device=torch.device('cuda'iftorch.cuda.is_available()else'cpu')print(f"Device:...
图GPU配置信息 把数据从内存转移到GPU,一般针对张量(我们需要的数据)和模型。 对张量(类型为FloatTensor或者是LongTensor等),一律直接使用方法.to(device)或.cuda()即可。 device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu") ...
self.device_ids=[]returnifdevice_ids is None:device_ids=list(range(torch.cuda.device_count()))ifoutput_device is None:output_device=device_ids[0] 我截取了其中一部分代码, 我们可以看到如果我们不设定好要使用的device_ids的话, 程序会自动找到这个机器上面可以用的所有的显卡, 然后用于训练. 但是因为...
deftest(model, data_loader):device = torch.device('cuda'iftorch.cuda.is_available()else'cpu') model.to(device)# Switch the model to evaluation mode (so we don't backpropagate)model.eval() test_loss =0correct =0# Pass the data through with no gradient computationwithtorch.no_grad():...
Pytorch多GPU训练本质上是数据并行,每个GPU上拥有整个模型的参数,将一个batch的数据均分成N份,每个GPU处理一份数据,然后将每个GPU上的梯度进行整合得到整个batch的梯度,用整合后的梯度更新所有GPU上的参数,完成一次迭代。 其中多gpu训练的方案有两种,一种是利用nn.DataParallel实现,这种方法是最早引入pytorch的,使用简单...
将模型放到GPU上时,我会得到以下错误:for m inmodel.parameters):if torch.cuda.is_available(): test = test.cuda( 浏览3提问于2019-09-得票数 8 回答已采纳 1回答 Windows10CUDA 9、:CUDA驱动程序版本不足以支持..\srcTHC\T上的CUDA运行时版本 、、 我的环境配置:运行CUDA 9.0示例:成功但是...
("cuda:0"iftorch.cuda.is_available()else"cpu")withtorch.no_grad():fordataintest_loader: images, labels = data# run the model on the test set to predict labelsoutputs = model(images.to(device))# the label with the highest energy will be our prediction_, predicted = torch.max(outputs...