执行Tensor dtype 和/或设备转换。 A torch.dtype 和 torch.device 是从self.to(*args, **kwargs) 的参数推断出来的。注意 如果self 张量已经具有正确的 torch.dtype 和 torch.device ,则返回 self。否则,返回的张量是 self 的副本,其中包含所需的 torch.dtype 和 torch.device 。
Tensor.to(device)和model.to(device)的区别 区别所在 使用GPU训练的时候,需要将Module对象和Tensor类型的数据送入到device。通常会使用 to.(device)。但是需要注意的是: 对于Tensor类型的数据,使用to.(device) 之后,需要接收返回值,返回值才是正确设置了device的Tensor。 对于Module对象,只用调用to.(device) 就可以...
tensor.to('npu')报错100002 发表于 2024-03-01 14:16:04634查看 import acl import torch import torch_npu import time acl.init() acl.rt.set_device(0) acl.mdl.load_from_file("./ocr_det2.om") device = torch.device('npu') x = torch.randn(1024,1024,dtype=torch.float16)...
通常我们采用GPU训练神经网络模型,要使用GPU就要把模型和数据加载到这个设备上。 另一方面,如果不使用GPU运算,那么程序中的运算和变量都是默认在CPU上的。 最重要的是GPU上的数据和CPU上的数据不能互通,这就导…
tensor=torch.randn(2,2)# Initially dtype=float32, device=cputensor.to(torch.float64)cuda0=torch.device('cuda:0')tensor.to(cuda0)tensor.to(cuda0,dtype=torch.float64)other=torch.randn((),dtype=torch.float64,device=cuda0)tensor.to(other,non_blocking=True)...
在下文中一共展示了Tensor.to方法的1个代码示例,这些例子默认根据受欢迎程度排序。您可以为喜欢或者感觉有用的代码点赞,您的评价将有助于系统推荐出更棒的Python代码示例。 示例1: forward ▲点赞 7▼ # 需要导入模块: from torch import Tensor [as 别名]# 或者: from torch.Tensor importto[as 别名]deffo...
5. torch.cat() :tensor的append方法(6141) 评论排行榜 1. 不破不立,不塞不流,不止不行(1) 2. Linux下JupyterLab 安装C++支持(1) 3. 解决Error: failed to normalize chaincode path: ‘go list‘ failed with: goChaincode packaging has failed(1) 4. Dijkstra算法正确性证明(1) 推荐排行...
cuda.is_available() else 'cpu') ## data Tensor a = torch.randn(3,4) print(a.is_cuda) b = a.to(device) print(a.is_cuda) print(b.is_cuda) ## Model c = Model(3,4) print(next(c.parameters()).is_cuda) d = c.to(device) print(next(c.parameters()).is_cuda) print(next...
tolist()方法:tolist()”tolist() -> list or numbertolist() -> 返回列表或者数字 Returns the tensor as a (nested) list. For scalars, a standard Python number is returned, just like withitem(). Tensors are automatically moved to the CPU first if necessary.This operation is not differenti...
neg(getattr_1) to = neg.to(dtype = torch.int32) return (argmin, to) By swapping output sequence of (argmin, to) to (to, argmin), the output of torch.Tensor.to differs for the same input in compiled execution. And it works properly in eager execution. This mismatch is seen only...