.cuda() 和 to device有什么区别
时间: 2023-12-23 22:05:11 浏览: 75
`.cuda()` 和 `.to(device)` 都是将 PyTorch 中的 Tensor 转移到 GPU 上进行计算。
`.cuda()` 是将 Tensor 转移到默认的 CUDA 设备上,如果没有可用的 CUDA 设备,则会抛出异常。它等价于 `.to('cuda')`。
`.to(device)` 则可以将 Tensor 转移到指定的设备上,例如 `.to('cuda:0')` 将 Tensor 转移到第一个 CUDA 设备上进行计算,如果没有可用的设备,则会将 Tensor 转移到 CPU 上进行计算。
因此,`.to(device)` 更加灵活,可以指定任意的设备进行计算。
相关问题
model.to(device)和model.cuda
这两个方法的作用是将模型中的参数和计算转移到指定的设备上,使得模型能够在指定的设备上进行计算。其中,model.to(device) 可以将模型的参数和计算转移到任何指定的设备上,而 model.cuda() 只能将模型的参数和计算转移到 GPU 上进行计算。
model.to(device)h和model.cuda()
这两个方法都是用来将模型转移到GPU上进行加速的。
`model.to(device)` 可以将模型移动到指定的设备上(可以是GPU或CPU),例如 `model.to('cuda')` 将模型移动到当前可用的第一个GPU上。如果当前没有可用的GPU,则将模型移动到CPU上。
`model.cuda()` 方法与 `model.to('cuda')` 等价,即将模型移动到当前可用的第一个GPU上。如果当前没有可用的GPU,则会抛出异常。
需要注意的是,如果使用GPU进行训练或推理,则模型输入和输出的张量也需要移动到相应的设备上,可以使用 `input_tensor.to(device)` 来实现。
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