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 data2 = data_gpu2.to(device='cpu') # 将GPU上...
tensor = torch.randn(2, 2) # Initially dtype=float32, device=cpu tensor.to(torch.float64) cuda0 = torch.device('cuda:0') tensor.to(cuda0) tens
所以module = module.cuda()和module.cuda()所起的作用一致。 tensor = t.Tensor(3, 4) # 返回一个新的tensor,但原来的tensor并没有改变 tensor.cuda(0) tensor.is_cuda # False 1. 2. 3. 4. 重新赋给自己,tensor指向cuda上的数据,不再执行原数据。不指定使用的GPU设备,将默认使用第 1 块GPU。 te...
to('cuda') 6. 总结 本篇博客介绍了如何使用torch tensor。我们学习了如何创建tensor、执行基本的数学和逻辑操作、改变tensor的形状以及将tensor移动到GPU上。希望这篇博客能够帮助你快速入门torch tensor,并在深度学习中发挥作用。 以上就是torch tensor的入门指南。希望对你有所帮助!如果你有任何问题,可以随时在评论...
1.Tensor从CPU拷贝到GPU上 # 默认创建的tensor是在cpu上创建的 cpu_tensor = torch.Tensor([ [1,4,7],[3,6,9], [2,5,8]]) 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")) ...
cuda(0) # with referenve to the specific free cuda ID 1 2 3 4 5 6 7 8 在cpu上先生成tensor,然后转义至指定CUDA ID的GPU上 优点:方便调试,更加灵活;一般都是在cpu上先创建所有的tensor, 然后进行实验debug的,这样如果报错的话,报错显示会比较友好,方便进行初步的调试。 缺点:慢,尤其是频繁地在cpu...
在Torch中,CUDA Tensor指的是基于NVIDIA的CUDA平台进行加速的张量(Tensor),即在GPU上进行计算的张量。CUDA(Compute Unified Device Architecture)是NVIDIA推出的一种并行计算架构,可以利用GPU的并行计算能力来加速深度学习和其他计算密集型任务。使用CUDA Tensor可以实现在GPU上高效地进行张量运算,提高计算速度和效率。 0 ...
● TensorRT 支持在这些 Tensor Core 上注册和执行一些深度学习模型的稀疏层。● Torch-TensorRT 扩展了对卷积层和全连接层的支持。 示例:图像分类的吞吐量比较 在本文中,您将通过名为 EfficientNet 的图像分类模型执行推理,并计算导出模型在使用 PyTorch、TorchScript JIT 和 Torch-TensorRT 优化时的吞吐量。有关详细...
因为我们使用的是cuda9.0以上,如果直接安装torch的话需要遇到这种问题: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 ... [ 15%] Building NVCC (Device) object lib/THC/CMakeFiles/THC.dir/THC_generated_THCTensorMathReduce.cu.o 2 errors detected in the compilation of "/tmp/tmpxft_00002141_...
大部分深度学习框架在训练神经网络时网络中的张量(Tensor)都是32位浮点数的精度(Full 32-bit precision,FP32),一旦网络训练完成,在部署推理的过程中由于不需要反向传播,完全可以适当降低数据精度,比如降为FP16或INT8的精度。 TensorRT 使用流程 builder:构建器,搜索cuda内核目录以获得最快的可用实现,必须使用和运行时...