tensor = torch.randn(2, 2) # Initially dtype=float32, device=cpu tensor.to(torch.float64) cuda0 = torch.device('cuda:0') tensor.to(cuda0) tensor.to(cuda0, dtype=torch.float64) other = torch.randn((), dtype=torch
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...
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")) ...
● 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...
tensor().to(“cuda”)给出CUDA错误：设备端Assert被触发device是一个字符串，不是一个Tensor。将你...
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...
2、查看torch是否可用cuda: torch.cuda.is_available() 查看GPU数量: torch.cuda.device_count() 查看当前GPU索引号(从0开始): torch.cuda.current_device() 根据索引号查看GPU名字: torch.cuda.get_device_name(#输入索引号) 3、torch.tensor存储在GPU上 使用.cuda()可以将内存中的Tensor转换到GPU上。如果...