DEVICE = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')

DEVICE = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')是一个用于设置PyTorch张量运算设备的代码。它的作用是检查当前计算机是否支持CUDA，如果支持，则将设备设置为CUDA，否则将设备设置为CPU。这个代码可以确保在计算机支持CUDA的情况下，PyTorch张量运算可以在GPU上进行，从而提高计算速度。

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device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")

根据提供的引用内容，device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")这行代码的作用是根据当前系统是否支持CUDA来选择使用GPU还是CPU进行计算。如果系统支持CUDA，则将device设置为cuda，否则设置为cpu。这样可以确保代码在不同系统上都能正常运行。\[1\]\[2\]\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [Pytorch中实现CPU和GPU之间的切换](https://blog.csdn.net/mxh3600/article/details/124460988)[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^v91^insert_down28v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]

device = torch.device("cuda" if torch .cuda.is_available() else "cpu")打印使用了cuda还是cpu训练怎么修改代码

当你使用PyTorch处理模型并需要指定设备（CPU或GPU）时，`torch.device`是一个非常有用的工具。这段代码的意思是：

device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")

它首先检查是否有可用的CUDA设备（即GPU），如果检测到有，就将`device`设置为`cuda`；如果没有，就会使用默认的CPU设备。如果你想明确地指定使用CPU训练，无论GPU是否可用，你可以直接将`cuda`部分替换为`"cpu"`，如下所示：

device = "cpu"

如果你想在GPU上运行并且希望在没有GPU时抛出错误而不是自动切换到CPU，可以去掉条件判断，并设置硬编码的设备：

device = torch.device("cuda:0")  # 如果你只有一个GPU，否则可以用索引指定多个GPU
device = torch.device("cpu") if not torch.cuda.is_available() else device

这会在没有GPU时引发一个异常。