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, ...
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(device)搬到GPU上去。
推荐使用to(device)的方式,主要原因在于这样的编程方式更加易于扩展,而cuda()必须要求机器有GPU,否则需要修改所有代码,to(device)的方式则不受此限制,device既可以是CPU也可以是GPU;
#指定某个GPUos.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICE']='1'model.cuda()#如果是多GPUos.environment['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] ='0,1,2,3'device_ids = [0,1,2,3] net = torch.nn.Dataparallel(net, device_ids =device_ids) net = torch.nn.Dataparallel(net)# 默认使用所有的device_idsnet = net.cuda...
device=torch.device("cuda:0"iftorch.cuda.is_available()else"cpu")# 单GPU或者CPUmodel.to(device)#如果是多GPUiftorch.cuda.device_count()>1:model=nn.DataParallel(model,device_ids=[0,1,2])model.to(device) .cuda() 只能指定GPU #指定某个GPUos.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICE']='1'model.cuda...
一、.to(device) 可以指定CPU 或者GPU device = torch.device("cuda:0"iftorch.cuda.is_available()else"cpu")#单GPU或者CPUmodel.to(device)#如果是多GPUiftorch.cuda.device_count() > 1: model= nn.DataParallel(model,device_ids=[0,1,2]) ...
把数据从CPU迁移到GPU时,可以用.cuda()方法,也可以用.to(device)方法。示例如下。 .cuda()方法 import torch import time t = time.time() b = torch.rand([1024, 1024, 10]) b = b.cuda() p
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,...
没有区别。 早期(张量和模型都要): x = x.cuda() model.cuda() 后来: device = torch.device('cuda') if cuda_available else torch.device('cpu') x = x.to(device) model = model.to(devi...
data = data.cuda() #在确定没有GPU的情况下,直接使用 model = model.cpu() data = data.cpu() 注意: 1.tensor和numpy都是矩阵,前者能在GPU上运行,后者只能在CPU运行,所以要注意数据类型的转换。 2.当你使用model.to(device)时,它会将模型的参数和缓冲区移动到指定的设备上。而当你使用model = model....