if args.cuda: data, target = data.cuda(), target.cuda()
时间: 2024-05-28 14:11:07 浏览: 20
这段代码是在检查是否启用 CUDA 加速,如果启用,则将数据和目标张量移动到 GPU 上。CUDA 是 NVIDIA 开发的一种并行计算平台和编程模型,可以利用 GPU 的并行计算能力加速深度学习模型的训练和推理。如果你的计算机上有 NVIDIA GPU,并且安装了相应的驱动和 CUDA 工具包,就可以通过设置 args.cuda 为 True 来启用 CUDA 加速。如果没有 GPU 或者没有安装 CUDA 工具包,则不能启用 CUDA 加速。
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def test(): # 加载测试数据 test_loader = torch.utils.data.DataLoader( datasets.CIFAR10(root = args.data, train=False, transform=transforms.Compose([ transforms.ToTensor(), transforms.Normalize((0.4914, 0.4822, 0.4465), (0.2023, 0.1994, 0.2010))])), batch_size=8, shuffle=False, num_workers=0) model.eval() correct = 0 for data, target in test_loader: if not args.cpu: data, target = data.cuda(), target.cuda() data, target = Variable(data), Variable(target) output = model(data) pred = output.data.max(1, keepdim=True)[1] torch.squeeze() correct += pred.eq(target.data.view_as(pred)).cpu().sum()
这段代码是一个用于测试模型准确率的函数。首先,它加载了 CIFAR10 数据集的测试数据,这些数据已经通过了预处理(使用 transforms.ToTensor() 将图像转换为张量,使用 transforms.Normalize() 对张量进行归一化)。然后,它将模型设置为评估模式(model.eval()),并初始化正确分类的计数器(correct)。
接下来,它迭代测试数据集中的每个批次,并将数据和标签分别存储在 data 和 target 变量中。如果 GPU 可用,数据和目标将移动到 GPU 上。然后,它将数据和目标封装在变量中(Variable(data) 和 Variable(target))。接着,它使用模型对数据进行预测,并将输出存储在 output 变量中。然后,它使用 output.data.max(1, keepdim=True)[1] 获取预测标签,并将其存储在 pred 变量中。接着,它使用 torch.squeeze() 函数去除 pred 张量中的所有尺寸为 1 的维度。最后,它将正确分类的数量加上 pred 与 target 相等的数量,并将结果存储在 correct 变量中。
该函数返回正确分类的数量。
torch.cuda.is_available() =false
根据引用和引用的内容,当调用torch.cuda.is_available()函数时,返回值为False表示没有可用的CUDA加速。这可能是因为您的深度学习环境没有正确安装CUDA或没有正确配置。要解决这个问题,您可以按照以下步骤进行操作:
1. 确保您的计算机上已正确安装了CUDA。您可以从NVIDIA官方网站上下载并安装适合您计算机配置的CUDA版本。
2. 如果您已经安装了CUDA,但仍然返回False,您需要检查您的深度学习框架是否与CUDA兼容。例如,在PyTorch中,您可以查看您安装的PyTorch版本是否与您的CUDA版本匹配。如果不匹配,您需要更新或重新安装PyTorch。
3. 另外,您还需要确保在运行代码或脚本时,没有禁用CUDA加速。根据引用的描述,参数args.no_cuda设置为False,表示CUDA加速是启用的。如果您的代码中存在类似的参数或设置,请确保将其设置为True或删除它,以便CUDA加速能够正常使用。
如果您已经按照上述步骤操作,并且仍然返回False,则可能是因为您的计算机硬件不支持CUDA。请确保您的计算机上有兼容CUDA的显卡。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [Pytorch安装教程 及 解决 torch.cuda.is_available() 返回 False 的问题](https://blog.csdn.net/qq_43280818/article/details/104240772)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [torch.cuda.is_available()返回False解决方案](https://download.csdn.net/download/weixin_38723699/13749367)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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