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所指定的GPU上去,之后的运算都在GPU上进行。 这句话需要...
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:...
对net搬到GPU上去,使用net = MLP().to(device), 将loss也使用.to(device)搬到GPU上去。详细如下图示例,最后一行的target.cuda()的意思也是讲数据搬到GPU上去,但是不推荐,最好使用 .to(device),能够一行语句切换在GPU/CPU上运行。此外,.to(device)对于net返回的是一样的,对data是不一样的,一个是在CPU上面,...
importos os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICE']='1' (3)使用函数set_device 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 importtorch torch.cuda.set_device(id)Pytoch中的in-place in-place operation 在 pytorch中是指改变一个tensor的值的时候,不经过复制操作,而是在运来的内存上改变它的值。可以把...
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。
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, ...
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...
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。
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,...
Pytorchto（device）用法 Pytorchto（device）⽤法 如下所⽰：device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu")model.to(device)这两⾏代码放在读取数据之前。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...