如何正确地设置`device`和`device_type`参数以避免此类错误?
时间: 2024-09-22 10:10:11 浏览: 14
在设置`device`和`device_type`参数时,通常用于指定计算应在哪个硬件上进行,比如CPU还是GPU。对于PyTorch,你可以这样操作:
1. **显式指定GPU**:
```python
device = torch.device("cuda:0") # 使用第一个可用的GPU
```
或者
```python
device = torch.device("cuda") # 当前系统上所有的GPU
```
2. **CPU**:
```python
device = torch.device("cpu")
```
3. **根据硬件检测**:
```python
device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
```
如果你使用`torch.amp.autocast()`来启用自动混合精度,`device_type`通常是不需要明确设置的,因为`autocast()`会自动根据`device`来选择是否开启混合精度。但如果确实需要手动设置,你应该传递与`device`一致的字符串,比如:
```python
with torch.cuda.amp.autocast(device='cuda'):
...
```
确保你在调用`autocast`之前已经设置了正确的`device`。
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SELECT device.id, device.device_name, if( deviceModel.device_model_name like "%双%" , 2 ) as num FROM t_bas_device device INNER JOIN t_bas_device_business_information deviceInfo ON device.id = deviceInfo.device_id INNER JOIN t_bas_device_type deviceSubType ON deviceSubType.id = device.device_sub_type_id INNER JOIN t_bas_device_model deviceModel on deviceModel.id = device.device_model_id WHERE deviceInfo.zone_id = "3b4ba520-a58b-e6c5-4018-70afcd390675" AND deviceSubType.device_type_code = "drainagePump" GROUP BY device.id ORDER BY device.sort ASC -- 如何根据 deviceModel.device_model_name 展示不同数据
可以使用 CASE WHEN 语句根据 deviceModel.device_model_name 展示不同数据,如下所示:
```
SELECT
device.id,
device.device_name,
CASE
WHEN deviceModel.device_model_name LIKE "%双%" THEN 2
ELSE 1
END AS num
FROM
t_bas_device device
INNER JOIN t_bas_device_business_information deviceInfo ON device.id = deviceInfo.device_id
INNER JOIN t_bas_device_type deviceSubType ON deviceSubType.id = device.device_sub_type_id
INNER JOIN t_bas_device_model deviceModel ON deviceModel.id = device.device_model_id
WHERE
deviceInfo.zone_id = "3b4ba520-a58b-e6c5-4018-70afcd390675"
AND deviceSubType.device_type_code = "drainagePump"
GROUP BY
device.id
ORDER BY
device.sort ASC;
```
这里使用了 CASE WHEN 语句来判断 deviceModel.device_model_name 是否包含 "双" 字符串,如果包含,则 num 为 2,否则为 1。
怎么确保 device 变量被正确地设置为一个 PyTorch 设备对象
要确保 device 变量被正确地设置为一个 PyTorch 设备对象,可以使用以下代码:
```
import torch
device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
```
这里,我们首先检查当前是否可用 GPU,如果可用,就将 device 设置为 "cuda",否则设置为 "cpu"。然后,我们可以将 PyTorch 张量或模型移动到设备上,例如:
```
x = torch.rand(3, 3) # 创建一个 3x3 的张量
x = x.to(device) # 将张量移动到指定的设备上
```
这样,我们就可以根据实际情况,在 CPU 或 GPU 上运行 PyTorch 代码。