GPU/CPU运行切换 在训练网路时,采用GPU进行加速,pytorch提供了一个功能,能够一条语句切换在CPU、GPU上运算,如果在GPU上运行,device = torch.device( ‘cuda:0’ ), (后面的0是cuda的编号),如果在CPU上运行,将‘cuda’改成‘GPU’即可。对net搬到GPU上去,使用net = MLP().to(device), 将loss也使用.to(d...
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, ...
batch_x, batch_y = batch_x.to(device), batch_y.to(device) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. torch.device使用方法 torch.device代表将torch.Tensor分配到的设备的对象,有cpu和cuda两种,这里的cuda就是gpu,至于为什么不直接用gpu与cpu对应,是因为gpu的编程接口采用的是cud...
device_ids =list(range(torch.cuda.device_count()))ifoutput_deviceisNone: output_device = device_ids[0] AI代码助手复制代码 补充:Pytorch使用To方法编写代码在不同设备(CUDA/CPU)上兼容(device-agnostic) 以前版本的PyTorch编写device-agnostic代码非常困难(即,在不修改代码的情况下在CUDA可以使用或者只能使用C...
第二步:下载一个适合的cuda版本 这里建议的版本号是12.1,因为目前:截止到2023、11、19号,pytorch官网中给出了12.1版本的安装的指令 下载后进行默认安装即可,当然路径可以自定义选择,没必要一定要安装在C盘,但是建议自己记好自己的安装路径,防止出现错误进行修改。
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,...
Pytorch的to(device)用法 如下所示: 代码语言:javascript 复制 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...
gpu = torch.device("cuda:0") print("gpu device: {}:{}".format(gpu.type, gpu.index)) gpu device: cuda:0 二.CPU和GPU设备上的Tensor 默认情况下创建Tensor是在CPU设备上的,但是可以通过copy_、to、cuda等方法将CPU设备中的Tensor转移到GPU设备上。当然也是可以直接在GPU设备上创建Tensor的。torch.te...
gpu device: cuda:0 二.CPU和GPU设备上的Tensor 默认情况下创建Tensor是在CPU设备上的,但是可以通过copy_、to、cuda等方法将CPU设备中的Tensor转移到GPU设备上。当然也是可以直接在GPU设备上创建Tensor的。torch.tensor和torch.Tensor的区别是,torch.tensor可以通过device指定gpu设备,而torch.Tensor只能在cpu上...
with torch.cuda.device(1): #在 GPU 1分配张量 a = torch.tensor([1., 2.], device=cuda) #从CPU 到 GPU 1传输张量 b = torch.tensor([1., 2.]).cuda() # a.device and b.device are device(type='cuda', index=1) # 你也可以使用 ``Tensor.to`` 传输一个张量: ...