device=torch.device("cuda:0"if torch.cuda.is_available()else"cpu")#使用GPU进行计算 model.to(device) print('device',device)

时间: 2023-09-15 10:19:16 浏览: 140
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pytorch 使用单个GPU与多个GPU进行训练与测试的方法

这段代码是用于将模型加载到指定的计算设备上进行计算。首先，我们使用torch.device()函数来创建一个设备对象，如果当前计算机支持CUDA，则使用第一个设备对象cuda:0，否则使用第二个设备对象cpu，即使用CPU进行计算。接着，我们调用model.to(device)方法，将模型加载到指定的设备上，以便在该设备上进行计算。最后，我们将当前使用的设备对象打印输出到控制台上，以便于我们确认当前所使用的设备是何种类型。
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pytorch查看torch.Tensor和model是否在CUDA上的实例

device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu') model.to(device) 对于torch.Tensor，同样可以使用.to(device)方法将其转移到GPU： python data = torch.ones((5, 10)) data ...
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torch-cuda-cu

在PyTorch中使用CUDA，我们需要首先检查是否有可用的GPU设备，可以使用torch.cuda.is_available()来判断。然后，可以创建CUDA张量，如torch.cuda.FloatTensor，这些张量会自动存储在GPU内存中。计算也会在GPU上...

device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else"cpu") model.to(device)修改代码正确使用GPU

device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu") # 检查是否有可用的GPU model.to(device) # 将模型移动到GPU上 这里使用torch.device函数创建了一个device对象，如果有可用的GPU...

use_cuda = torch.cuda.is_available() FloatTensor = torch.cuda.FloatTensor if use_cuda else torch.FloatTensor device = torch.device("cpu") #使用GPU进行训练 from torch.autograd import Variable from replay_buffer import ReplayMemory, Transition # set up matplotlib is_ipython = 'inline' in matplotlib.get_backend() if is_ipython: from IPython import display #plt.ion() use_cuda = torch.cuda.is_available() FloatTensor = torch.cuda.FloatTensor if use_cuda else torch.FloatTensor device = torch.device("cpu")把这段代码改成CPU训练

device = torch.device("cpu") # 使用CPU进行训练 # 设置matplotlib is_ipython = 'inline' in matplotlib.get_backend() if is_ipython: from IPython import display # 定义FloatTensor FloatTensor = torch....

cudnn.benchmark = True device = torch.device('cuda:0' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')

As an AI language model, I can tell you that this code seems to be setting the cudnn benchmark to True and checking if a CUDA-enabled device is available. If a CUDA-enabled device is available, it ...

device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu") model.to(device) image = image.to(device)为什么报错AssertionError: Torch not compiled with CUDA enabled

这个错误可能是因为你的PyTorch版本没有安装CUDA。如果你想在GPU上运行你的模型，你需要安装支持CUDA的PyTorch版本并且确保你的显卡支持...如果你不想使用GPU，你可以将第一行代码改为device = torch.device("cpu")。

def generate(self): if self.backbone not in ['vit_b_16', 'swin_transformer_tiny', 'swin_transformer_small', 'swin_transformer_base']: self.model = get_model_from_name[self.backbone](num_classes=self.num_classes, pretrained=False) else: self.model = get_model_from_name[self.backbone](input_shape=self.input_shape, num_classes=self.num_classes, pretrained=False) device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu') self.model.load_state_dict(torch.load(self.model_path, map_location=device)) self.model = self.model.eval() print('{} model, and classes loaded.'.format(self.model_path)) if self.cuda: self.model = nn.DataParallel(self.model) self.model = self.model.cuda()

5. device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')：判断当前设备是否支持GPU，如果支持则使用GPU进行计算，否则使用CPU进行计算。 6. self.model.load_state_dict(torch.load(self....

对于代码： # 创建一个transformer模型对象，并将其移动到GPU上（如果有） model = TransformerModel(input_size=input_size, output_size=output_size, num_layers=num_layers, num_heads=num_heads, dim_feedforward=dim_feedforward, dropout=dropout) device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu") print("use device: ",device) torch.cuda.set_device(device) torch.backends.cudnn.benchmark = True model=model.to(device) # 定义一个损失函数，这里使用均方误差损失函数 criterion = nn.MSELoss() # 定义一个优化器，这里使用Adam优化器 optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=learning_rate) # 开始训练模型 for epoch in range(num_epochs): model.train() # 设置模型为训练模式 train_loss = 0.0 # 初始化训练损失为0.0 for i, (inputs, outputs) in enumerate(train_loader): # 前向传播，得到模型的预测输出 inputs=inputs.to(device) outputs=outputs.to(device) preds = model(inputs, outputs) 它报错了： RuntimeError: Expected all tensors to be on the same device, but found at least two devices, cuda:0 and cpu! (when checking argument for argument index in method wrapper__index_select) 这是为什么？

根据代码，你已经将模型移动到GPU上（如果有）了，但是你没有检查数据是否在相同的设备上。在这种情况下，你需要将输入数据和标签数据也移动到相同的设备上，可以通过以下代码解决问题： inputs=inputs.to...

if __name__ == '__main__': #创建保存模型的文件夹 file_dir = 'checkpoints/InternImage/' if os.path.exists(file_dir): print('true') os.makedirs(file_dir,exist_ok=True) else: os.makedirs(file_dir) # 设置全局参数 model_lr = 1e-4 BATCH_SIZE = 16 EPOCHS = 300 DEVICE = torch.device('cuda:0' if torch.cuda.is_available() else 'cpu') use_amp = True # 是否使用混合精度 use_dp = True #是否开启dp方式的多卡训练 classes = 12 resume =None CLIP_GRAD = 5.0 Best_ACC = 0 #记录最高得分 use_ema=True model_ema_decay=0.9998 start_epoch=1 seed=1 seed_everything(seed)帮忙解释一下这些代码

DEVICE = torch.device('cuda:0' if torch.cuda.is_available() else 'cpu') 定义了使用的设备，如果有可用的 GPU 则使用 GPU，否则使用 CPU。 use_amp = True 定义了是否使用混合精度训练，即同时使用 float16...

opt.device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu') if opt.device is None else torch.device(opt.device)

It checks if a GPU is available and if so, sets the device to 'cuda', otherwise it sets the device to 'cpu'. If a specific device is specified in the 'opt.device' variable, then it sets the device to...

我希望使用cuda加速，请修改这段代码device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu') model = ShuffleNet().to(device)

device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() and not torch.cuda.deterministic else 'cpu') # 如果有GPU并且不是在做调试确定性的测试 model = ShuffleNet() model = model.to(device) # 将模型...

cuda = True if torch.cuda.is_available() else False dev = torch.device("cpu") if not cuda else torch.device("cuda") print(f'Training on {dev} device') model = model.to(dev)是什么意思

首先，通过调用torch.cuda.is_available()函数判断是否存在可用的GPU设备。如果存在可用的GPU，则将cuda变量设置为True，否则设置为False。 接下来，通过条件判断语句，如果cuda为False（即没有可用的...

为以下每句代码做注释：import torch from model import resnet152 from PIL import Image from torchvision import transforms import matplotlib.pyplot as plt import json device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu") data_transform = transforms.Compose( [transforms.Resize(256), transforms.CenterCrop(224), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize([0.485, 0.456, 0.406], [0.229, 0.224, 0.225])]) img = Image.open("./huanglongbing.JPG") plt.imshow(img) img = data_transform(img) img = torch.unsqueeze(img, dim=0) try: json_file = open('./class_indices.json', 'r') class_indict = json.load(json_file) except Exception as e: print(e) exit(-1) model = resnet152(num_classes=38) model_weight_path = "./resNet152.pth" model.load_state_dict(torch.load(model_weight_path, map_location=device)) model.eval() with torch.no_grad(): output = torch.squeeze(model(img)) predict = torch.softmax(output, dim=0) predict_cla = torch.argmax(predict).numpy() print(class_indict[str(predict_cla)], predict[predict_cla].numpy()) plt.show()

device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu") # 定义数据预处理的步骤，包括图片的resize、中心裁剪、转换为张量、以及标准化 data_transform = transforms.Compose( [transforms....

device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu" model = model.to(device) optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters()) train_and_evaluate(model, optimizer, train_loader, valid_loader, 10, device)

具体来说，它首先检查当前系统是否有可用的 CUDA 设备（即 GPU），如果有，则将 device 设置为 "cuda"，否则设置为 "cpu"。然后，将模型移动到相应的设备上，以便在该设备上进行训练。接下来，使用 Adam 优化器对...

下面这两条语句运行报错了，model = torch.load('checkpoint/.pth') model = model.eval().to(device)RuntimeError: Attempting to deserialize object on a CUDA device but torch.cuda.is_available() is False. If you are running on a CPU-only machine, please use torch.load with map_location=torch.device('cpu') to map your storages to the CPU.

这个错误是因为你的代码正在尝试将一个在GPU上训练的模型加载到CPU上。解决方法是使用map_location参数将模型加载到CPU上。...model = model.eval().to(device) 这样就可以将模型加载到CPU上并继续推理。

解释这段代码 device = torch.device('cuda:0' if torch.cuda.is_available() else 'cpu') if torch.cuda.is_available(): print('程序发现GPU环境，将使用GPU加速训练') else: print('程序没有发现GPU环境，将使用CPU进行训练') #准备数据，训练集，测试集，目标类别 trainloader, testloader, classes = dataset() #随机获取一组训练样本，显示数据 images, labels = next(iter(trainloader)) #显示图片 imshow(torchvision.utils.make_grid(images)) #打印图片标签 print(''.join('%5s' % classes[labels[j]] for j in range(4))) #设计神经网络 net = VGGTest() if torch.cuda.is_available(): net.to(device) #设计损失函数和优化器 criterion, optimizer = loss(net) #训练网络 start = time.time() train(net, trainloader, criterion, optimizer, num_epochs, device, num_print, lr_scheduler=None, testloader=None) end = time.time() print('训练时长：{}秒'.format(end-start)) #保存训练后的网络 #在pytorch进行模型保存的时候，一般有两种方式，一种是保存整个模型，另一种是保存模型的参数 #torch.save(model,'my_model.pth')#保存整个模型 path = './cifar_net.pth' #测试数据 test(net, testloader, criterion, device)

首先，代码会检测是否有可用的 GPU 环境，如果有则将设备设置为 'cuda:0'，否则设置为 'cpu'。然后，代码会调用 dataset 函数来获取训练集、测试集以及目标类别。接着，代码会随机获取一个训练样本并显示该样本的...

global args args = parser.parse_args() os.environ["CUDA_DEVICE_ORDER"] = "PCI_BUS_ID" os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0" device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu") # Create save directory if not os.path.exists(args.save_dir): os.makedirs(args.save_dir) model_dir = "./%s/%s_layer_%d_lr_%.4f_ratio_%.2f" % (args.save_dir, args.model, args.layer_num, args.lr, args.sensing_rate) log_file_name = "%s/%s_layer_%d_lr_%.4f_ratio_%d.txt" % (model_dir, args.model, args.layer_num, args.lr, args.sensing_rate) if not os.path.exists(model_dir): print("model_dir:", model_dir) os.mkdir(model_dir) torch.backends.cudnn.benchmark = True

然后，它设置了 CUDA 环境变量，指定使用 GPU 进行训练。接着，它创建了一个保存模型的目录，如果目录不存在的话就会创建。其中，模型路径的命名规则为“save_dir/model_layer_层数_lr_学习率_ratio_感知率”。同时...

class Extractor(object): def __init__(self, model_path, use_cuda=True): self.net = Net(reid=True) self.device = "cuda" if torch.cuda.is_available() and use_cuda else "cpu" state_dict = torch.load(model_path, map_location=torch.device(self.device))[ 'net_dict'] self.net.load_state_dict(state_dict) logger = logging.getLogger("root.tracker") logger.info("Loading weights from {}... Done!".format(model_path)) self.net.to(self.device) self.size = (64, 128) self.norm = transforms.Compose([ transforms.ToTensor(), transforms.Normalize([0.485, 0.456, 0.406], [0.229, 0.224, 0.225]), ])

然后根据 use_cuda 参数决定使用 CPU 还是 GPU 进行计算，并加载预训练模型。接着，通过日志记录加载模型的过程，将模型移动到指定设备上。最后，定义了一个大小为 (64, 128) 的图像尺寸和一个 transforms 组合，...

解释这段代码# In[35]: import gc fitness = [0.3, 0.005, 16] p=fitness[0] # dropout l=fitness[1] # 步长 hidden_size=fitness[2] # 隐藏层输出 input_size=5 output_size=60 Epochs = 50 device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu") model = LSTM(p,input_size,output_size,hidden_size,past_history_size).to(device) loss_function = nn.MSELoss() # loss optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=l) # 优化器 scheduler = optim.lr_scheduler.StepLR(optimizer, step_size=9, gamma=0.95) result = {} result['train-mse'] = [] result['train-mape']= [] result['train-loss']= [] result['train-r2']= [] result['test-mse']= [] result['test-mape']= [] result['test-loss']= [] result['test-r2']= [] R2 = 0

这段代码定义了一个基于 LSTM 的模型，在时间序列预测任务中使用。其中，fitness 列表包含了一些超参数，如 dropout、步长和隐藏层输出等。接下来，代码将超参数赋值给变量 p、l 和 hidden_size。input_size 和 ...

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