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

时间: 2023-09-10 11:03:48 浏览: 204
这段代码的作用是判断当前设备是否支持CUDA,并根据结果选择使用CUDA还是CPU设备。 首先,`torch.cuda.is_available()`函数判断当前系统是否支持CUDA,如果支持,则返回True;否则返回False。 接着使用了条件表达式,如果CUDA可用,则将`device`设为"cuda",表示使用CUDA设备;如果CUDA不可用,则将`device`设为"cpu",表示使用CPU设备。 该代码的目的是为了提供一个通用的设备选择方案,以方便用户在不同设备上运行深度学习模型。当有多个设备可选时,通过这段代码可以自动选择可用的设备,从而充分利用硬件资源。如果CUDA可用,使用CUDA设备可以加速模型运算,并提高计算效率;如果CUDA不可用,会自动回退到使用CPU设备,保证代码的可运行性。
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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

您可以像这样将上述代码更改为在CPU上进行训练: ``` import torch from torch.autograd import Variable from replay_buffer import ReplayMemory, Transition 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.FloatTensor # 创建replay buffer memory = ReplayMemory(10000) # 将模型和优化器移动到CPU上 model = DQN().to(device) optimizer = optim.Adam(model.parameters()) # 定义状态转换函数 def state_to_tensor(state): return FloatTensor([state]) # 训练模型 for i in range(num_episodes): state = env.reset() for t in count(): # 获取动作 action = select_action(state) # 执行动作并获取下一状态、奖励、是否结束 next_state, reward, done, _ = env.step(action.item()) # 转换状态和动作为张量 state_tensor = state_to_tensor(state) action_tensor = LongTensor([action]) next_state_tensor = state_to_tensor(next_state) # 存储状态转换 memory.push(state_tensor, action_tensor, next_state_tensor, reward) # 更新状态 state = next_state # 训练模型 optimize_model() if done: break ``` 这里我们将使用CPU进行训练,所以我们将`device`设为`torch.device("cpu")`;将`FloatTensor`设为`torch.FloatTensor`即可。同时,我们还需要将模型和优化器移动到CPU上,可以使用`to`方法将它们移动到CPU上。

if torch.cuda.is_available(): torch.set_default_tensor_type(torch.cuda.FloatTensor) print("using cuda:", torch.cuda.get_device_name(0)) pass device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")这段代码是什么意思

这段代码的作用是,如果当前设备有可用的CUDA,则将默认的张量类型设置为CUDA浮点张量并输出使用的CUDA设备的名称。然后,它将设备设置为CUDA设备(如果有)或CPU。 具体来说: - `torch.cuda.is_available()`:返回一个布尔值,表示当前设备是否有可用的CUDA。 - `torch.set_default_tensor_type(torch.cuda.FloatTensor)`:将默认的张量类型设置为CUDA浮点张量。 - `print("using cuda:", torch.cuda.get_device_name(0))`:输出使用的CUDA设备的名称。 - `device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")`:将设备设置为CUDA设备(如果有)或CPU。
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