torch.cuda.is_available():这个函数用于检查当前系统是否支持CUDA(Compute Unified Device Architecture),也就是NVIDIA的GPU加速计算。如果系统支持CUDA,并且至少有一个NVIDIA GPU可用,那么torch.cuda.is_available()将返回True,否则返回False。 "cuda:0":如果CUDA可用,这部分代码会选择使用CUDA设备,其中的"cuda:0"表...
#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...
首先,定义device device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu") 对于变量,需要进行赋值操作才能真正转到GPU上: all_input_batch=all_input_batch.to(device) 对于模型,不需要进行赋值: model = TextRNN() model.to(device) 对模型进行to(device),还有一种方法,就是在定义模型...
先device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu")``对于model.to(device)和model.cuda(device),那显而易见to device是可以cpu和gpu的,cuda的话只能gpu。我显然...
torch.cuda.set_device(0) 换成 device=('cuda'iftorch.cuda.is_available()else'cpu') 2.将 checkpoint=torch.load('/home/model/model_J18.pth.tar') 换成: checkpoint=torch.load('C:/Users/user/Desktop/CoRRN/CoRRN/model/model_J18.pth.tar',map_location='cpu') ...
这通常是一个简单的步骤,通过检查你的机器是否有支持CUDA的GPU来完成。 device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu") 如果你的机器有GPU并且已经正确安装了CUDA,那么 device将被设置为 cuda。否则,它将被设置为 cpu。 创建或获取一个张量: 假设你已经有一个张量或创建一个新的...
iftorch.cuda.is_available():device=torch.device("cuda:0")print("CUDA device: ",device)else:device=torch.device("cpu")print("No CUDA device found.") 在上面的代码中,我们首先检查了 CUDA 是否可用。如果 CUDA 可用,我们则指定一个名为“0”的设备。如果 CUDA 不可用,我们则使用“cpu”设备。
conda 安装Torch时,总是自动安装的CPU版的Torch 所以即使代码中有 torch.device("cuda"iftorch.cuda.is_available()else"cpu") 运行时还是使用的CPU去跑,,,然后经常出现的后果就是CPU100%+内存溢出!裂开 解决办法: 自己去清华的镜像网站下载GPU版的Torch,选择合适的版本下载安装 地址: https...
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) ...