这段代码首先检查CUDA是否可用,然后创建一个指向相应设备的 torch.device 对象,并打印出正在使用的设备。接着,它创建了一个随机张量,并将其移动到选定的设备上,最后打印出张量及其设备信息。 综上所述,torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu') 这行代码的作用是动态地根据系统的CUDA支持...
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...
device=torch.device('cuda')iftorch.cuda.is_available()elsetorch.device('cpu') 数据拷贝到GPU上。 # 两种写法# 1.data=data.cuda()# 2.data=data.to(device) 模型拷贝到GPU上 也是两种写法,推荐第二种 # 两种写法# 1.model=model.cuda()# 2.model=model.to(device) inference时,模型加载 pythontor...
device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu") net.to(device) # 将损失函数也移动到GPU设备上 criterion = torch.nn.CrossEntropyLoss().to(device) optimizer = torch.optim.SGD(net.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9) # 训练神经网络 for epoch in range(10): ru...
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,就是在定义模型的时候全部对模型网...
-c pytorch -c conda-forge尝试安装pytorch。但是在运行命令print('GPU存在:',torch.cuda.is_available...
查看cuda版本, nvcc -V 检查显卡驱动版本。如果找不到命令,那就要添加环境路径。 nvidia-smi 原因:两个CUDA版本不同。 解:安装11.1版本CUDA。如果torch.cuda.is_available()返回Ture,但查看cuda版本还是10.1,那么要修改nvcc的环境变量。 升级一下显卡驱动,对应的CUDA版本变成11.3了 ...
What changes were proposed in this pull request? Set torch.cuda.device If gpu is available. Why are the changes needed? torch_npu needs the feature. Does this PR introduce any user-facing change? No. How was this patch tested? UT.
DLRover: An Automatic Distributed Deep Learning System - Set torch.cuda.device If gpu is available. (#932) · intelligent-machine-learning/dlrover@5342f38
pythonCopy codeimporttorchiftorch.cuda.is_available():device=torch.device("cuda")else:device=torch.device("cpu") 然后,确保您在加载模型之前将其移动到正确的设备上。可以使用model.to(device)函数将模型移动到所选的设备上。 5. 检查设备是否具备 CUDA 能力 ...