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...
CUDA 简介 在PyTorch 中,torch.device 是一个表示张量可以存放的设备的对象,它可以是 CPU 或某个 GPU。 当我们说 torch.device("cuda") 时,我们实际上是在指定张量应该存放在 GPU 上,并使用 CUDA 进行计算。 如果你有多个 GPU,你可以通过指定 GPU 的索引来选择其中一个,例如 torch.device("cuda:0") 表示...
y=x.new_ones(5,4,dtype=float) device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu") print(device) x=x.double() #为x添加double()函数 y = y.double()#为y添加double()函数 x=x.to(device).cuda() y=y.to(device).cuda() z=x+y print(z) 1. 2. 3. 4. ...
#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...
torch.device使用方法 torch.device代表将torch.Tensor分配到的设备的对象,有cpu和cuda两种,这里的cuda就是gpu,至于为什么不直接用gpu与cpu对应,是因为gpu的编程接口采用的是cuda print(torch.cuda.is_available())#cuda是否可用;print(torch.cuda.device_count())#返回gpu数量;print(torch.cuda.get_device_name(0...
⠀.to(name).to(device).cuda() CPU to('cpu') to(torch.device('cpu')) cpu() Current GPU to('cuda') to(torch.device('cuda')) cuda() Specific GPU to('cuda:1') to(torch.device('cuda:1')) cuda(device=1) Note: the current cuda device is 0 by default, bu...
device = torch.device("cuda:0")那大概率是多虑了，其实你的电脑已经在用GPU跑程序了。在cmd中可以...
# 例子>> "0":只有0号GPU可见;"1,3":只有1号和3号GPU可见;"":全部不可见,此时 torch.cuda.is_available() 输出 False。 注意:不一定非要写在最前面,但至少必须要在 import torch 之前,否则可能不起作用。 使用torch.cuda.set_device()可以更方便地将模型和数据加载到对应GPU上, 直接定义模型之前加入一...
I have four GPU cards: import torch as th print ('Available devices ', th.cuda.device_count()) print ('Current cuda device ', th.cuda.current_device()) Available devices 4 Current cuda device 0 When I use torch.cuda.device to set GPU dev...
清除torch.cuda.empty_cache() 和history也不起作用 Author guiniao commented Jun 7, 2023 @controZheng , 你是不是清理的卡和位置不对,看下你用的是哪张卡,清理对应的卡,在predict函数后,return之前释放下。 def torch_gc(): if torch.cuda.is_available(): with torch.cuda.device('cuda:1'): torc...