结语 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;文章标签: GPU云服务器 算法框架/工具 异构计算 并行计算 PyTorch 关键词: pytorch区别 pytorch cuda 相关...
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CPU的设备上运行)。 device-agnostic的概念 即设备无关,可以理解为无论什么设备都...
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,...
torch.device(‘cuda’) 与 torch.device(‘cuda:0’)在进行计算时,对于单卡计算机而言,没有任何区别,都是唯一的那一张GPU。其中0表示GPU的索引,表示第几个GPU,在单卡机,只能是torch.device(‘cuda:0’),如果0换成其他数字则会报错越界。 模型可视化 from torchinfo import summary summary(model) 1. 2. ...
device = 'cuda:' + str(gpu) b = torch.randn([1000, 1000, 20]) b = b.to(device) 另外,值得注意到的是,张量在GPU和CPU之间的迁移不是in-place操作,而模型在GPU和CPU之间的迁移是in-place操作。示例如下。(我这里有个疑问,in-place操作意味着存储地址没有改变,可是模型在GPU和CPU之间的迁移,存储地...
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...
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。
"Attempting to deserialize object on a CUDA device but torch.cuda.is_available() is False" 错误提示表明您的代码尝试将一个在 CUDA 设备上训练好的模型加载到不支持 CUDA 的设备上,或者是将其加载到 CPU 上。要解决这个问题,您应该仔细检查 CUDA 和 PyTorch 的安装,并确保正确配置了系统。检查 GPU 驱动...
对应代码set_gpu.cu,enum_gpu.cu和simple_device_call.cu 此外本章还介绍了一些查看 device properties 的方式(set_gpu.cu,enum_gpu.cu),以及发现有个__device__的示例代码(simple_device_call.cu)。我这里也运行了一下 root@rtx3090:~/cuda_by_example/chapter03# nvcc enum_gpu.cu -o test && ./test...