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

时间: 2024-11-25 20:00:44 浏览: 3
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pytorch 使用单个GPU与多个GPU进行训练与测试的方法

这行Python代码是用来检查当前计算机是否配备了CUDA（Compute Unified Device Architecture）设备，也就是GPU。如果计算机有可用的GPU，它会设置变量`device`为字符串`'cuda'`，这表示接下来的所有TensorFlow或PyTorch操作将会在GPU上运行，因为它们能够加速计算密集型任务。反之，如果没有可用的GPU，`device`就会被设置为`'cpu'`，意味着所有操作将在CPU上进行。 举个例子，在训练深度学习模型时，通常我们会优先选择GPU进行计算，因为它能并行处理大量数据。如果`device`设置为`'cuda'`，那么模型、张量和运算都会迁移到GPU内存中，利用GPU的强大浮点运算能力提升效率。 ```python import torch device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu') # 现在，所有的torch tensors和算子将在这个设备上运行 data = torch.randn(100).to(device) ```
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pytorch查看torch.Tensor和model是否在CUDA上的实例

device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu') model.to(device) 对于torch.Tensor，同样可以使用.to(device)方法将其转移到GPU： python data = torch.ones((5, 10)) data ...
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pytorch判断是否cuda 判断变量类型方式

device = torch.device("cuda:0" if (torch.cuda.is_available() and ngpu > 0) else "cpu") print(device) # 打印GPU设备名称 print(torch.cuda.get_device_name(0)) # 创建一个张量并移到GPU上 tensor_on_gpu = ...

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

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....

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...- 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。

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

如果 CUDA 可用，则使用 CUDA，否则如果 MPS 可用，则使用 MPS，否则使用 CPU。其中，CUDA 是 NVIDIA 的 GPU 加速计算平台，MPS 是一种多进程服务，可以将多个进程的 CUDA 计算合并成一个单一的 CUDA 上下文，从而...

try: import thop except ImportError: thop = None logger = logging.getLogger(__name__) @contextmanager def torch_distributed_zero_first(local_rank: int): if local_rank not in [-1, 0]: torch.distributed.barrier() yield if local_rank == 0: torch.distributed.barrier() def init_torch_seeds(seed=0): torch.manual_seed(seed) if seed == 0: cudnn.benchmark, cudnn.deterministic = False, True else: cudnn.benchmark, cudnn.deterministic = True, False def select_device(device='', batch_size=None): s = f'YOLOv5 🚀 {git_describe() or date_modified()} torch {torch.__version__} ' cpu = device.lower() == 'cpu' if cpu: os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '-1' elif device: # non-cpu device requested os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = device assert torch.cuda.is_available(), f'CUDA unavailable, invalid device {device} requested' cuda = not cpu and torch.cuda.is_available() if cuda: n = torch.cuda.device_count() if n > 1 and batch_size: # check that batch_size is compatible with device_count assert batch_size % n == 0, f'batch-size {batch_size} not multiple of GPU count {n}' space = ' ' * len(s) for i, d in enumerate(device.split(',') if device else range(n)): p = torch.cuda.get_device_properties(i) s += f"{'' if i == 0 else space}CUDA:{d} ({p.name}, {p.total_memory / 1024 ** 2}MB)\n" s += 'CPU\n' logger.info(s.encode().decode('ascii', 'ignore') if platform.system() == 'Windows' else s) # emoji-safe return torch.device('cuda:0' if cuda else 'cpu') def time_synchronized(): if torch.cuda.is_available(): torch.cuda.synchronize() return time.time()

这段代码是一个Python脚本...- select_device：用于选择PyTorch的设备，可以选择CPU或GPU。 - time_synchronized：用于在CPU和GPU之间同步时间。 这些函数都是用于方便PyTorch训练的实用函数，可以大大简化代码编写。

device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu" model = model.to(device) optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters()) train_and_evaluate(model, optimizer, train_loader, valid_loader, 10, device)

具体来说，它首先检查当前系统是否有可用的 CUDA 设备（即 GPU），如果有，则将 device 设置为 "cuda"，否则设置为 "cpu"。然后，将模型移动到相应的设备上，以便在该设备上进行训练。接下来，使用 Adam 优化器对...

cuda = True if torch.cuda.is_available() else False dev = torch.device("cpu") if not cuda else torch.device("cuda") print(f'Training on {dev} device') model = model.to(dev)是什么意思

首先，通过调用torch.cuda.is_available()函数判断是否存在可用的GPU设备。如果存在可用的GPU，则将cuda变量设置为True，否则设置为False。 接下来，通过条件判断语句，如果cuda为False（即没有可用的...

def generate(self): if self.backbone not in ['vit_b_16', 'swin_transformer_tiny', 'swin_transformer_small', 'swin_transformer_base']: self.model = get_model_from_name[self.backbone](num_classes=self.num_classes, pretrained=False) else: self.model = get_model_from_name[self.backbone](input_shape=self.input_shape, num_classes=self.num_classes, pretrained=False) device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu') self.model.load_state_dict(torch.load(self.model_path, map_location=device)) self.model = self.model.eval() print('{} model, and classes loaded.'.format(self.model_path)) if self.cuda: self.model = nn.DataParallel(self.model) self.model = self.model.cuda()

5. device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')：判断当前设备是否支持GPU，如果支持则使用GPU进行计算，否则使用CPU进行计算。 6. self.model.load_state_dict(torch.load(self....

opt.device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu') if opt.device is None else torch.device(opt.device)

It checks if a GPU is available and if so, sets the device to 'cuda', otherwise it sets the device to 'cpu'. If a specific device is specified in the 'opt.device' variable, then it sets the device to...

LDAM损失函数pytorch代码如下：class LDAMLoss(nn.Module): def __init__(self, cls_num_list, max_m=0.5, weight=None, s=30): super(LDAMLoss, self).__init__() m_list = 1.0 / np.sqrt(np.sqrt(cls_num_list)) m_list = m_list * (max_m / np.max(m_list)) m_list = torch.cuda.FloatTensor(m_list) self.m_list = m_list assert s > 0 self.s = s if weight is not None: weight = torch.FloatTensor(weight).cuda() self.weight = weight self.cls_num_list = cls_num_list def forward(self, x, target): index = torch.zeros_like(x, dtype=torch.uint8) index_float = index.type(torch.cuda.FloatTensor) batch_m = torch.matmul(self.m_list[None, :], index_float.transpose(1,0)) # 0,1 batch_m = batch_m.view((16, 1)) # size=(batch_size, 1) (-1,1) x_m = x - batch_m output = torch.where(index, x_m, x) if self.weight is not None: output = output * self.weight[None, :] target = torch.flatten(target) # 将 target 转换成 1D Tensor logit = output * self.s return F.cross_entropy(logit, target, weight=self.weight) 模型部分参数如下：# 设置全局参数 model_lr = 1e-5 BATCH_SIZE = 16 EPOCHS = 50 DEVICE = torch.device('cuda:0' if torch.cuda.is_available() else 'cpu') use_amp = True use_dp = True classes = 7 resume = None CLIP_GRAD = 5.0 Best_ACC = 0 #记录最高得分 use_ema=True model_ema_decay=0.9998 start_epoch=1 seed=1 seed_everything(seed) # 数据增强 mixup mixup_fn = Mixup( mixup_alpha=0.8, cutmix_alpha=1.0, cutmix_minmax=None, prob=0.1, switch_prob=0.5, mode='batch', label_smoothing=0.1, num_classes=classes) 帮我用pytorch实现模型在模型训练中使用LDAM损失函数

data, target = data.to('cuda'), target.to('cuda') data, target_a, target_b, lam = mixup_fn(data, target) optimizer.zero_grad() output = model(data) loss = criterion(output, target_a, target_b, ...

ngpus_per_node = torch.cuda.device_count() if distributed: dist.init_process_group(backend="nccl") local_rank = int(os.environ["LOCAL_RANK"]) rank = int(os.environ["RANK"]) device = torch.device("cuda", local_rank) if local_rank == 0: print(f"[{os.getpid()}] (rank = {rank}, local_rank = {local_rank}) training...") print("Gpu Device Count : ", ngpus_per_node) else: device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu') local_rank = 0

这段代码是用来初始化分布式训练环境的。首先会检查当前机器上可用的 GPU 数量，并根据是否进行分布式训练来选择初始化分布式训练环境还是普通的训练环境。如果是分布式训练环境，就会调用 dist.init_process_group...

我希望使用cuda加速，请修改这段代码device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu') model = ShuffleNet().to(device)

device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() and not torch.cuda.deterministic else 'cpu') # 如果有GPU并且不是在做调试确定性的测试 model = ShuffleNet() model = model.to(device) # 将模型...

device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu') torch.manual_seed(2020)

这段代码的作用是设置PyTorch的运行设备为GPU（如果可用）或CPU，并设置随机数种子为2020。其中，引用和引用都是设置设备的代码，而引用则是检查可用GPU数量和是否可用GPU的代码。设置设备为GPU可以加速模型的训练和...

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

It checks if a CUDA-enabled GPU is available and assigns the device as 'cuda' if it is, otherwise it assigns the device as 'cpu'. This helps to select the device for running the PyTorch computations....

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

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

DEVICE = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')是一个用于设置PyTorch张量运算设备的代码。它的作用是检查当前计算机是否支持CUDA，如果支持，则将设备设置为CUDA，否则将设备设置为CPU。...
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