这里的"cuda:0"指的是使用CUDA设备的第一个GPU(GPU编号从0开始)。 如果CUDA不可用,创建一个指向"cpu"的torch.device对象: 如果CUDA不可用(即torch.cuda.is_available()返回False),则代码会创建一个指向CPU的torch.device对象。这是通过字符串"cpu"来指定的。 下面是这段代码的完整形式: python device = ...
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...
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...
device = torch.device("cuda:0"iftorch.cuda.is_available()else"cpu")# 之后的都是这样写:model.to(device) 结果好家伙,当其余3块gpu都0%占用时候,0号开始运作;当其余3块都被99%占用后,0号直接停止,转成cpu了。 alternative 组内同学用这样子写了下; device = torch.device("cuda:0"iftorch.cuda.is...
用途:用于指定将数据或者模型放在GPU/CPU #1.通常用法 device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu") data = data.to(device) model
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) ...
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...
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...
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。