cuda = torch.cuda.is_available()如何改成能用GPU1
时间: 2023-06-06 12:08:07 浏览: 49
可以使用torch.cuda.set_device(1)来指定使用GPU1。具体代码如下:
if torch.cuda.is_available():
torch.cuda.set_device(1)
else:
print("CUDA不可用")
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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。
args = parser.parse_args() args.cuda = not args.no_cuda and torch.cuda.is_available()
这是argparse模块的用法示例的一部分,它使用parse_args()方法从命令行中解析参数,并将结果保存在args变量中。接下来,它根据解析出的--no-cuda参数的值和当前系统是否支持CUDA来设置args.cuda变量的值。
具体来说,这里的代码将args.no_cuda取反并与torch.cuda.is_available()的值做与运算,如果结果为True,则将args.cuda设置为True,否则设置为False。这样,args.cuda将表示是否启用CUDA训练。
例如,如果我们在命令行中输入:
```
python myscript.py --no-cuda
```
而当前系统不支持CUDA,则解析后的结果将是:
```
args.no_cuda = True
args.cuda = False
```
这样,我们就可以使用args.cuda来确定是否需要在GPU上运行代码。