使用torch.cuda.set_device(device_id)函数可以指定要使用的GPU设备。其中,device_id是一个整数,表示GPU设备的编号(从0开始)。 python device_id = 0 # 假设我们使用第一个GPU设备 torch.cuda.set_device(device_id) 验证当前指定的GPU设备: 通过torch.cuda.current_device()函数可以验证当前指定的GPU设备是否...
在使用GPU训练的CPU上加载模型时,请传递 torch.device('cpu')给map_location函数中的 torch.load()参数,使用map_location参数将张量下面的存储器动态地重新映射到CPU设备 。 2、保存在GPU上,在GPU上加载 保存: torch.save(model.state_dict(), PATH) 1. 加载: device = torch.device("cuda") model = The...
importtorch# 步骤一:检查可用的GPU设备device_count=torch.cuda.device_count()ifdevice_count>0:print("可用的GPU设备数量:",device_count)else:print("未检测到可用的GPU设备")# 步骤二:设置使用的GPU设备device_index=0torch.cuda.set_device(device_index)# 步骤三:在代码中指定使用的GPU设备device=torch.d...
1: 指定设备 device=torch.device('cuda'iftorch.cuda.is_available()else'cpu') 2: 训练数据copy到gpu predict=model(batch_x.to(device))l=loss(predict,batch_y.to(device)) 3: 模型copy到gpu model=Model().to(device) 修改后的代码如下 fromtorchimportnnimporttorchfromtorch.optimimportlr_schedulerim...
8.通过torch.device指定cpu:0设备 cpu1 = torch.device("cpu:0") print("cpu device: {}:{}".format(cpu1.type, cpu1.index)) cpu device: cpu:0 9.使用索引的方式,默认使用CUDA设备 gpu = torch.device(0) print("gpu device: {}:{}".format(gpu.type, gpu.index)) ...
#1.通常用法device = torch.device("cuda"iftorch.cuda.is_available()else"cpu") data=data.to(device) model=model.to(device)'''1.先创建device对象 2.to函数指定数据或者模型放到哪里'''#2.将构建的tensor或者模型放到指定设备上(GPU)torch.device('cuda',0)#这里的0指的是设备的序号torch.device('cu...
在Torch机器学习框架中,可以通过以下步骤来设置GPU的使用: 检查GPU是否可用:使用torch.cuda.is_available()函数来检查系统是否支持GPU。如果返回True,则表示GPU可用;如果返回False,则表示GPU不可用。 设置默认设备:使用torch.cuda.set_device()函数来设置默认使用的GPU设备。可以传入一个整数参数,表示选择第几个GPU设备...
torch.cuda.set_device(gpu_id) #单卡 torch.cuda.set_device('cuda:'+str(gpu_ids)) #可指定多卡 但是这种写法的优先级低,如果model.cuda()中指定了参数,那么torch.cuda.set_device()会失效,而且pytorch的官方文档中明确说明,不建议用户使用该方法。
若返回值为True，即表明当前使用的是GPU版本。3. 获取GPU设备列表：在导入torch包后，使用命令torch.cuda.device_count()来确认当前系统中可用的GPU设备数量。若返回值大于0，则证明是GPU版本。此外，可通过torch.cuda.get_device_name()来查看每个GPU设备的名称，以进一步确认GPU版本的存在。