这段Python代码使用了PyTorch库中的torch.device函数,其目的是为了确定在当前计算机上应该使用哪种设备来执行PyTorch张量(Tensors)的操作,具体意义如下: 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
device = torch.device("cuda") model = TheModelClass(*args, **kwargs) model.load_state_dict(torch.load(PATH)) model.to(device) 将由CPU保存的模型加载到GPU上确保对输入的tensors调用input = input.to(device)方法。 map_location是将模型加载到GPU上,model.to(torch.device('cuda'))是将模型参数...
print(cpu_tensor.device) # 通过to方法将cpu_tensor拷贝到gpu上 gpu_tensor1 = cpu_tensor.to(torch.device("cuda:0")) print(gpu_tensor1.device) # 通过cuda方法将cpu_tensor拷贝到gpu上 gpu_tensor2 = cpu_tensor.cuda(torch.device("cuda:0")) print(gpu_tensor2.device) #将gpu_tensor2拷贝到cpu...
new_empty(size, dtype=None, device=None, requires_grad=False) → Tensor new_ones(size, dtype=None, device=None, requires_grad=False) → Tensor new_zeros(size, dtype=None, device=None, requires_grad=False) → Tensor is_cuda device grad T abs() → Tensor abs_() → Tensor acos() →...
1. device: 指定了Tensor在计算机上存放的位置 (默认为CPU的RAM) CPU/GPU切换操作: 通过tensor.to()方法实现, 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 ...
#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...
当子线程通过with torch.cuda.device临时切换一次设备之后,主线程再用pin_memory=True方式创一个 tensor 之后当前设备就被置为 dev0 了。如果此时event.record()拿到的就是 dev0 的 stream 会报错失败: RuntimeError: Event device \u0006 does not match recording stream's device ...
tensor([[1., 2., 3.], [4., 5., 6.]], device='cuda:0') #如果有gpu则使用gpu,此时device='cuda',否则使用cpu device="cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu" 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) ...
device=torch.device('cuda:0') # 定义两个tensor dummy_tensor_4=torch.randn(120,3,512,512).float().to(device)# 120*3*512*512*4/1000/1000 = 377.48M dummy_tensor_5=torch.randn(80,3,512,512).float().to(device)# 80*3*512*512*4/1000/1000 = 251.64M ...