def get_device(): ''' Get device (if GPU is available, use GPU) ''' return 'cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu'
时间: 2023-09-08 20:16:54 浏览: 42
这段代码定义了一个函数 get_device(),用于获取设备信息。
函数内部使用 torch.cuda.is_available() 函数来判断是否有可用的 GPU。如果有可用的 GPU,则返回字符串 'cuda' 表示使用 GPU。否则,返回字符串 'cpu' 表示使用 CPU。
通过调用 get_device() 函数,我们可以根据设备的可用性来选择合适的设备进行模型训练和推理。如果有可用的 GPU,我们通常会选择 GPU 来加速计算;如果没有可用的 GPU,我们会使用 CPU 进行计算。
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if torch.cuda.is_available(): torch.cuda.manual_seed(123) if USE_CUDA: torch.cuda.manual_seed(123)
这段代码是用于检查是否可用CUDA加速,并设置随机种子的条件语句。具体解释如下:
1. `if torch.cuda.is_available():`:这个条件语句用于检查当前环境是否支持CUDA加速。`torch.cuda.is_available()`函数返回一个布尔值,如果CUDA可用,则返回True,否则返回False。
2. `torch.cuda.manual_seed(123)`:这行代码用于设置CUDA的随机种子。随机种子是一个用于生成随机数序列的起始值,通过设置相同的随机种子,可以确保每次运行时生成的随机数序列是相同的。
3. `if USE_CUDA:`:这个条件语句是一个自定义的变量`USE_CUDA`的判断条件。如果`USE_CUDA`为True,则执行下面的代码块,否则跳过。
综上所述,这段代码的作用是在CUDA可用的情况下,设置CUDA的随机种子为123。如果`USE_CUDA`为True,则也会执行相同的操作。
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浮点张量并输出使用的CUDA设备的名称。然后,它将设备设置为CUDA设备(如果有)或CPU。
具体来说:
- `torch.cuda.is_available()`:返回一个布尔值,表示当前设备是否有可用的CUDA。
- `torch.set_default_tensor_type(torch.cuda.FloatTensor)`:将默认的张量类型设置为CUDA浮点张量。
- `print("using cuda:", torch.cuda.get_device_name(0))`:输出使用的CUDA设备的名称。
- `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。