data_gpu = th.tensor([[1,2], [3,4]], device='cuda') # 创建时指定存放到GPU RAM data_gpu2 = data.to(device='cuda') # 将CPU上的Tensor拷贝到GPU上 data_gpu3 = data.to(device='cuda:0') # 多GPU,将CPU上的Tensor拷贝到指定GPU上 dat
torch.Tensor是默认张量类型(torch.FloatTensor)的别名 CPU张量在torch中,GPU张量在torch.cuda包中 从CPU转换到GPU,有一个to(device)的张量方法,可以创建张量的副本到指定设备(可以是CPU或GPU) GPU设备可以在冒号之后指定一个可选设备的索引。例如,系统中的第二个GPU可以用“cuda:1”寻址(索引从零开始) 另一种更...
torch.tensor(data, dtype=None, device=None, requires_grad=False, pin_memory=False)→ Tensor Constructs a tensor with data. Warning torch.tensor() always copies data. If you have a Tensor data and want to avoid a copy, use torch.Tensor.requires_grad_() or torch.Tensor.detach(). If you...
torch.Tensor.to(dtype=None, device=None, dtype2=None, non_blocking=False, copy=False, memory_format=torch.preserve_format) → Tensor 1 2 3 4 5 # 创建一个CPU上的浮点型张量 x = torch.tensor([1.0, 2.0, 3.0]) # 将张量转移到CUDA设备上并转换为整型将默认使用当前设备上的第一个可用的CUDA...
print(device) cuda #requires_grad:是否可被求导 #一般来说,神经网络学习的权重是可导的(requires_grad=True) my_tensor=torch.tensor([[1,2,3],[4,5,6]],dtype=torch.float32,device='cuda',requires_grad=True) print(my_tensor) tensor([[1., 2., 3.], ...
/home/t-tech/Test/varification.py:5: UserWarning: The torch.cuda.DtypeTensor constructors are no longer recommended. It’s best to use methods such as torch.tensor(data, dtype=, device=‘cuda’) to create tensors. (Triggered internally at /opt/pytorch/pytorch/torch/csrc/tensor/python_tenso...
可以通过将torch.dtype或torch.device传递给构造函数或张量创建操作来构造特定数据类型的张量: >>>torch.zeros([2, 4], dtype=torch.int32) tensor([[ 0, 0, 0, 0], [ 0, 0, 0, 0]], dtype=torch.int32) >>> cuda0 = torch.device('cuda:0') ...
10.torch.linspace(start, end, steps, dtype=None, device=None, requires_grad=False) ---同numpy的linspace函数,在[start,end]区间均匀生成size为steps的一维等差张量。 torch.linspace(1,2,3) tensor([1.0000, 1.5000, 2.0000]) 11.torch.tensor(data, *, dtype=None, device=None, requires_grad=False...
每个torch.Tensor都有torch.dtype,torch.device,和torch.layout。 torch.dtype torch.dtype是表示torch.Tensor的数据类型的对象。PyTorch有八种不同的数据类型: 使用方法: >>> x = torch.Tensor([[1,2,3,4,5], [6,7,8,9,10]])>>> print x.type() ...
一般系统默认是torch.FloatTensor类型。例如data = torch.Tensor(2,3)是一个2*3的张量,类型为FloatTensor; data.cuda()就转换为GPU的张量类型,torch.cuda.FloatTensor类型。 ifcuda: dtype=torch.cuda.FloatTensorelse:iftorch.cuda.is_available():print("WARNING: You have a CUDA device, so you should probab...