model.to(torch.device('cuda:0'))和model.cuda什么区别

时间: 2023-05-21 18:06:04 浏览: 346
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pytorch查看torch.Tensor和model是否在CUDA上的实例

答：model.to(torch.device('cuda:0'))和model.cuda都是将模型移动到GPU上进行计算的方法，不过它们的实现方式略有区别，model.cuda只将模型的参数移动到GPU上，而model.to可以指定要将模型的哪些部分移动到GPU上，比如可以指定只移动某些层的参数，或者只移动某些具有特定属性的参数。
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torch-cuda-cu

2. **CUDA C++ Programming Model**：一种扩展了C++的编程模型，引入了特殊的关键字如__host__和__device__，以及核函数（kernel function）的概念。 3. **Global Memory**：GPU上的全局内存可以被所有线程访问...

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...

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)

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...

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。

if cfg.MODEL.DIST_TRAIN: torch.cuda.set_device(args.local_rank)

如果cfg.MODEL.DIST_TRAIN为真，则执行torch.cuda.set_device(args.local_rank)语句。这是一个用于分布式训练的代码块，它将指定当前进程使用的GPU设备的索引。在分布式训练中，多个进程可以同时训练模型，每个进程...

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")。

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？

这个错误是由于模型的输入数据和标签数据不在同一个设备上引起的。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...

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 ...

model.to(device) AttributeError: 'collections.OrderedDict' object has no attribute 'to'

device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu') model.to(device) # 使用模型进行推理 output = model(input_tensor) 请注意，MyModel是你在代码中定义的模型类，model.pth是你...

解释i代码 elif args.gpu is not None: torch.cuda.set_device(args.gpu) model = model.cuda(args.gpu)

如果args.gpu不为None，则使用torch.cuda.set_device()函数设置所选GPU的设备号。然后，将模型移动到所选GPU上，使用model.cuda(args.gpu)。这样，模型就会在所选的GPU上运行，而不是在CPU上运行。

解释代码 if args.gpu is not None: torch.cuda.set_device(args.gpu) model.cuda(args.gpu)

如果输入参数中的args.gpu不为空，则使用torch.cuda.set_device()函数设置当前使用的GPU为args.gpu指定的GPU。接着，使用model.cuda()函数将模型移动到args.gpu指定的GPU上运行。这样，模型的计算和存储都将在指定的...

这段代码中加一个test loss功能 class LSTM(nn.Module): def __init__(self, input_size, hidden_size, num_layers, output_size, batch_size, device): super().__init__() self.device = device self.input_size = input_size self.hidden_size = hidden_size self.num_layers = num_layers self.output_size = output_size self.num_directions = 1 # 单向LSTM self.batch_size = batch_size self.lstm = nn.LSTM(self.input_size, self.hidden_size, self.num_layers, batch_first=True) self.linear = nn.Linear(65536, self.output_size) def forward(self, input_seq): h_0 = torch.randn(self.num_directions * self.num_layers, self.batch_size, self.hidden_size).to(self.device) c_0 = torch.randn(self.num_directions * self.num_layers, self.batch_size, self.hidden_size).to(self.device) output, _ = self.lstm(input_seq, (h_0, c_0)) pred = self.linear(output.contiguous().view(self.batch_size, -1)) return pred if __name__ == '__main__': # 加载已保存的模型参数 saved_model_path = '/content/drive/MyDrive/危急值/model/dangerous.pth' device = 'cuda:0' lstm_model = LSTM(input_size=1, hidden_size=64, num_layers=1, output_size=3, batch_size=256, device='cuda:0').to(device) state_dict = torch.load(saved_model_path) lstm_model.load_state_dict(state_dict) dataset = ECGDataset(X_train_df.to_numpy()) dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=256, shuffle=True, num_workers=0, drop_last=True) loss_fn = nn.CrossEntropyLoss() optimizer = optim.SGD(lstm_model.parameters(), lr=1e-4) for epoch in range(200000): print(f'epoch:{epoch}') lstm_model.train() epoch_bar = tqdm(dataloader) for x, y in epoch_bar: optimizer.zero_grad() x_out = lstm_model(x.to(device).type(torch.cuda.FloatTensor)) loss = loss_fn(x_out, y.long().to(device)) loss.backward() epoch_bar.set_description(f'loss:{loss.item():.4f}') optimizer.step() if epoch % 100 == 0 or epoch == epoch - 1: torch.save(lstm_model.state_dict(), "/content/drive/MyDrive/危急值/model/dangerous.pth") print("权重成功保存一次")

x_out = lstm_model(x.to(device).type(torch.cuda.FloatTensor)) loss = loss_fn(x_out, y.long().to(device)) loss.backward() epoch_bar.set_description(f'loss:{loss.item():.4f}') optimizer.step() #...

解释 if torch.cuda.device_count() > 1: model = nn.DataParallel(model) model.to(device).train()

这段代码的作用是，如果当前计算机上...接着，将模型移动到指定的设备上（model.to(device)），并设置为训练模式（model.train()）。其中，device是在训练代码中指定的设备，可以是'cuda:0'、'cuda:1'等等。

def test(g, model, criterion, test_loader): model.eval() with torch.no_grad(): for input_nodes, output_nodes, blocks in test_loader: blocks = [b.to(torch.device('cuda')) for b in blocks] input_features = blocks[0].srcdata['feat'] output_labels = blocks[-1].dstdata['label'] output_labels = output_labels.to(torch.device('cuda')) # forward pred = model(blocks, input_features) loss = criterion(pred, output_labels) # accuracy _, indices = torch.max(pred, dim=1) correct = torch.sum(indices == output_labels) accuracy = correct.item() / len(output_labels) return loss.item(), accuracy解释一下

这个函数首先将模型设为评估模式（model.eval()），然后使用 with torch.no_grad() 语句块来禁用梯度计算，以提高计算效率。接着，对于每个批次的测试数据，将数据移动到 GPU 上，并从第一个块（input_nodes）中获取...

from transformers import AutoTokenizer, AutoModel import torch import os # 设置代理环境变量 os.environ["HTTP_PROXY"] = "http://127.0.0.1:7890" os.environ["HTTPS_PROXY"] = "http://127.0.0.1:7890" # 选择一个预训练模型和对应的tokenizer model_name = "THUDM/chatglm2-6b-int4" tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name, trust_remote_code=True) model = AutoModel.from_pretrained(model_name, trust_remote_code=True) if tokenizer is None or model is None: raise ValueError("Failed to load tokenizer or model.") # 设置模型运行的设备 device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu") model.to(device) while True: input_text = input("请输入您的问题：") answer = model.generate(tokenizer, input_text) print(f"答案是：{answer}")

device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu") model.to(device) while True: input_text = input("请输入您的问题：") input_ids = tokenizer.encode(input_text, return_tensors='pt...

import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim from torch.utils.data import DataLoader, TensorDataset class LSTM(nn.Module): def __init__(self, inputDim, hiddenDim, layerNum, batchSize): super(LSTM, self).__init__() self.device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu") self.inputDim = inputDim self.hiddenDim = hiddenDim self.layerNum = layerNum self.batchSize = batchSize self.lstm = nn.LSTM(inputDim, hiddenDim, layerNum, batch_first = True).to(self.device) self.fc = nn.Linear(hiddenDim, 1).to(self.device) def forward(self, inputData): h0 = torch.zeros(self.layerNum, inputData.size(0), self.hiddenDim, device = inputData.device) c0 = torch.zeros(self.layerNum, inputData.size(0), self.hiddenDim, device = inputData.device) out, hidden = self.lstm(inputData, (h0, c0)) out = self.fc(out[:, -1, :]) return out def SetCriterion(self, func): self.criterion = func def SetOptimizer(self, func): self.optimizer = func def SetLstmTrainData(self, inputData, labelData): data = TensorDataset(inputData.to(device), labelData.to(device)) self.dataloader = DataLoader(data, batch_size = self.batchSize, shuffle = True) def TrainLstmModule(self, epochNum, learnRate, statPeriod): for epoch in range(epochNum): for batch_x, batch_y in self.dataloader: self.optimizer.zero_grad() output = self.forward(batch_x) loss = self.criterion(output, batch_y) loss.backward() self.optimizer.step() if epoch % statPeriod == 0: print("Epoch[{}/{}], loss:{:.6f}".format(epoch + 1, epochNum, loss.item())) def GetLstmModuleTrainRst(self, verifyData): results = [] with torch.no_grad(): output = self.forward(verifyData) results = output.squeeze().tolist() # 将预测结果转换为 Python 列表 return results if __name__ == "__main__": inputDataNum = 100 timeStep = 5 inputDataDim = 10000 labelDataDim = 1 hiddenDataDim = 200 layerNum = 20 trainBatchSize = 100 epochNum = 1 learnRate = 0.01 statPeriod = 1 weightDecay = 0.001 device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu") model = LSTM(inputDataDim, hiddenDataDim, layerNum, trainBatchSize).to(device) model.SetCriterion(nn.MSELoss()) model.SetOptimizer(torch.optim.Adam(model.parameters(), lr = learnRate, weight_decay = weightDecay)) inputData = torch.randn(inputDataNum, timeStep, inputDataDim) labelData = torch.randn(inputDataNum, labelDataDim) verifyData = inputData model.SetLstmTrainData(inputData, labelData) model.TrainLstmModule(epochNum, learnRate, statPeriod) torch.save(model.state_dict(), "lstm_model.pth") model.load_state_dict(torch.load("lstm_model.pth")) model.GetLstmModuleTrainRst(verifyData)

这是一个使用 LSTM 模型进行训练和预测的代码。它使用PyTorch库实现了一个LSTM类，其中包含了LSTM模型的定义、前向传播、损失函数和优化器的设置，以及训练和预测的方法。 在代码中，LSTM模型接受输入数据的维度、...

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...
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