.cuda(device_id)

.cuda(device_id) 是 PyTorch 中的一个函数，它用于将模型或张量移到指定的 GPU 设备上运行。其中，device_id 表示 GPU 设备的编号。如果没有指定 device_id，则默认使用当前可用的 GPU 设备。如果没有可用的 GPU 设备，则会在 CPU 上运行。

例如，以下代码将模型移动到编号为 0 的 GPU 设备上运行：

import torch

model = MyModel()
device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
model.to(device)

在训练过程中，需要将输入数据和标签数据也移到 GPU 设备上，可以使用以下代码：

input_tensor = input_tensor.to(device)
target_tensor = target_tensor.to(device)

相关问题

def use_cuda(enabled, device_id=0):#CUDA检测 if enabled: assert torch.cuda.is_available(), 'CUDA is not available' torch.cuda.set_device(device_id)

这是一个Python函数，用于启用/禁用CUDA加速，并选择使用哪个CUDA设备。如果enabled为True，则启用CUDA加速，并使用device_id指定的设备（默认为0）。如果enabled为False，则禁用CUDA加速。

torch.cuda.get_device_capability()

`torch.cuda.get_device_capability()` 是PyTorch库中用于查询特定GPU设备能力的方法。它返回一个元组，包含了该设备的CUDA计算能力和显存信息。

示例演示:

device = torch.device('cuda')  # 获取默认GPU设备
capability = torch.cuda.get_device_capability(device)
print(f"Device {device} has compute capability: {capability[0]} and memory capacity: {capability[1]}")[^1]

# 如果你想获取特定设备的特性
specific_device_id = 0  # 设定要查询的设备ID（从0开始计数）
device = torch.device(f'cuda:{specific_device_id}')
capability = torch.cuda.get_device_capability(device)
print(f"Device with ID {specific_device_id} has compute capability: {capability[0]} and memory capacity: {capability[1]}")

这里，`capability[0]`代表计算能力级别，如5.2、6.0等；`capability[1]`则是以MB为单位的显存容量。