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...
没有区别。 早期(张量和模型都要): x = x.cuda() model.cuda() 1. 2. 后来: device = torch.device('cuda') if cuda_available else torch.device('cpu') x = x.to(device) model = model.to(device) 1. 2. 3.
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,...
device = torch.device('cuda:0' if torch.cuda.is_available() else 'cpu') a = torch.rand([1024, 1024, 10]).to(device) print('time:{:6.3f}'.format(time.time()-s)) # 输出: time: 0.087 .cuda()方法和.to(device)方法耗时基本差不多。 上面的方法默认把数据迁移到第0块显卡,如果要指...
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。
data = data.cuda() 移动到cpu上: # solution: 0 device = 'cpu' model = model.to(device) data = data.to(device) # solution: 1 model = model.cpu() data = data.cpu() 第二步:打印模型model和数据data在gpu上还是cpu上。 通过判断模型model的参数是否在cuda上来判定模型是否在gpu上。
而且在左边的空白处(margin)，可以显示调试代码中非常有用的显示断点以及显示当前运行行等功能。而且，自...