为了测试GPU的功能,你可以创建一个张量并将其移动到GPU上,然后执行一些简单的运算。这里,我们创建一个随机张量,并将其移动到GPU(如果可用)上,然后执行一个简单的加法操作。 python if torch.cuda.is_available(): # 创建一个随机张量 tensor = torch.randn(10, 10).to(device) #在GPU上执行加法操作 result ...
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import torch as t a = t.tensor([1,2,3]) b = a.numpy() print(b) # output: array([1, 2, 3]) 1. 2. 3. 4. 5. 但是如果tensor是放在GPU上,那么在用.numpy()之前先得用.cpu()把它传到cpu上。如下: import torch as t a = t.tensor([1,2,3]).cuda() b = a.cpu().numpy(...
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准确测试模型inference在cuda运行时间的方法函数:torch.cuda.synchronize()使用该操作⬆️来等待GPU全部执行结束 CPU才可以读取时间信息。'''torch.cuda.synchronize()# 等待当前设备上所有流中的所有核心完成。start = time.time()result = model(input)torch.cuda.synchronize()end = time.time()total = end ...
1.torch数据类型Torch定义了七种CPU张量类型和八种GPU张量类型; pytorch张量torch.Tensor类型的构建与相互转换以及torch.type()和torch.type_as()的用法——详情参考网址【https://ptorch.com/news/71.html】。 听说云服务器_也可以竞价了_1折起售_怎么买更划算??
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conda install pytorch torchvision torchaudio cpuonly -c pytorch 1. 至此CPU版本的安装可以暂时告一段落,下面安装GPU版本的 四、win10系统GPU版本的pytorch的安装 1、新建名为pytorch的虚拟环境 python我下载的是3.10,这个虚拟环境主要存储cpu版的pytorch的相关文件 ...
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