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。 这句话需要写的次...
简介: 【PyTorch】cuda()与to(device)的区别 问题 PyTorch中的Tensor要想在GPU中运行,可以有两种实现方式,其一是x.cuda(),其二是x.to(device)。两种方式均能实现GPU上运行,那么二者的区别是什么呢? 方法 import torch device = 'cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu' a = torch.randn([3, ...
print("x_cpu:\ndevice: {} is_cuda: {} id: {}".format(x_cpu.device, x_cpu.is_cuda, id(x_cpu))) x_gpu = x_cpu.to(device) print("x_gpu:\ndevice: {} is_cuda: {} id: {}".format(x_gpu.device, x_gpu.is_cuda, id(x_gpu))) 1. 2. 3. 4. 5. 输出如下: x_cpu:...
a = a.to(device) # 或直接创建一个加入device的Tensor a = torch.randn(3,1).to(device) # 将模型加入device model = seq2seq() model = model.to(device) # 很常用:在loader中读取的数据加入device for batch_x, batch_y in loader: batch_x, batch_y = batch_x.to(device), batch_y.to(d...
Linux将所有的设备统一抽象为struct device结构， 同时将所有的驱动统一抽象为struct device_driver结构。这...
调用model.to(torch.device('cuda'))将模型的参数张量转换为CUDA张量,无论在cpu上训练还是gpu上训练,保存的模型参数都是参数张量不是cuda张量,因此,cpu设备上不需要使用torch.to(torch.device("cpu"))。 二、实例 了解了两者代表的意义,以下介绍两者的使用。
mytensor= my_tensor.to(device) AI代码助手复制代码 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。 这句话需要写的次数等于需要保存GPU上的tensor变量的个数;一般情况下这些tensor变量都是最开始读数据时的tensor变量,后面衍生的变量自然也都在GPU...
pytorch中.to（device）和.cuda（）的区别说明 原理 .to(device) 可以指定CPU 或者GPU device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu") # 单GPU或者CPU model.to(device)#如果是多GPU if torch.cuda.device_count() > 1:model = nn.DataParallel(model，device_ids=[0,1,...
其中,device=torch.device("cpu")代表的使用cpu,而device=torch.device("cuda")则代表的使用GPU。 当我们指定了设备之后,就需要将模型加载到相应设备中,此时需要使用model=model.to(device),将模型加载到相应的设备中。 将由GPU保存的模型加载到CPU上。 将torch.load()函数中的map_location参数设置为torch.device...
调用model.to(torch.device('cuda'))将模型的参数张量转换为CUDA张量,无论在cpu上训练还是gpu上训练,保存的模型参数都是参数张量不是cuda张量,因此,cpu设备上不需要使用torch.to(torch.device("cpu"))。 二、实例 了解了两者代表的意义,以下介绍两者的使用。