第一种方式是定义cuda数据类型。 dtype = torch.cuda.FloatTensor gpu_tensor = torch.randn(1,2).type(dtype) #把Tensor转换为cuda数据类型 第二种方式是直接将Tensor放到GPU上(推荐)。 gpu_tensor = torch.randn(1,2).cuda(0)#把Tensor直接放在第一个GPU上 gpu_tensor = torch.randn(1,2).cuda(1)#...
比如cuda,然后每个device方法上也有一个local_dep_object成员,每个指令都以mut形式来消费device上的local_dep_object,这样就实现了比如前后两个指令都在同一个device上执行,那么这两个指令的执行顺序一定是需要按照发射时的顺序进行执行的这种依赖关系,因为它们都以mut的方式消费了同一个local_dep_object。
python3.10/site-packages/torch/_prims_common/__init__.py", line 596, in check_same_deviceraise RuntimeError(msg)RuntimeError: Tensor on device cuda:0 is not on the expected device meta! System Info ubuntu 22.04 wolfpixelsadded thebugSomething isn't workinglabelMay 23, 2023 ...
1,基础知识 CUDA模型是一个异构模型,需要CPU和GPU协同工作 在CUDA中,host指代cpu及其内存,device指代gpu及其内存 cuda程序既包含host程序,又包含device程序,分别在cpu和gpu上运行 host与device之间可以进行通信,可以进行数据拷贝 2,程序执行流程 分配host内存,并进行数据初始化 ...
Tensor可以存放在不同的device(cpu/gpu)。 cpu –> gpu,使用data.cuda()。 gpu –> cpu,使用data.cpu()。 >>>a=torch.Tensor([1,2,3],device=torch.device('cpu'))>>>a.device device(type='cpu') Tensor可以和Numpy的ndarray互相转换。返回的新tensor与源tensor共享内存,也即更改其中的一个,另外一...
PyTorch教程-1:PyTorch中的Tensor基础 首先,引入PyTorch的模块: importtorch 设置运算资源 使用torch.cuda.is_available()来判断设备上的GPU是否可用,如果可用则返回True,使用torch.device()则可以参数指定计算资源: 参数为"cpu"表示使用CPU计算 参数为"cuda"表示使用GPU计算,默认会使用第一块GPU,即"cuda:0" ...
boxes1在GPU零上，boxes2在CPU上。你能展示一下你是如何定义你的模型boxes1和boxes2的吗？你也能说明...
rand(3,4) tensor = tensor. to('cuda:0') #'cuda:0'表示要将张量移动到的CUDA设备的索引0（...
device:所在设备,选择cuda/cpu requires_grad:是否需要计算梯度 pin_memory:是否存于锁页内存,默认False即可 我们尝试在PyCharm上运行代码,可以发现:1)新建tensor的数据类型默认继承了list/numpy数据类型;2)设置device参数后可以将其tensor存储在cuda上加速运算,默认在CPU上。