import torch device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu") inputs.to(device)
时间: 2023-09-14 20:11:27 浏览: 263
这段代码的作用是将输入数据 `inputs` 移动到可用的设备上,如果可用的设备是 GPU,则移动到 GPU 上。具体来说,这段代码做了以下几件事情:
1. 使用 `torch.cuda.is_available()` 函数检查当前是否有可用的 GPU 设备。如果有,则返回 `True`,如果没有,则返回 `False`。
2. 根据上一步的结果,使用 `torch.device()` 函数选择相应的设备。如果有可用的 GPU,则选择 `"cuda"`,否则选择 `"cpu"`。
3. 将输入数据 `inputs` 移动到所选择的设备上,可以使用 `inputs.to(device)` 方法来完成。这样做的目的是确保模型和数据在同一设备上运行,可以最大化地利用硬件资源,提高计算效率。
相关问题
def __getitem__(self, index): _targets = Variable(torch.from_numpy(self._targets[index]).float(), requires_grad=False) _inputs = self._inputs_transform(_targets) if self._use_cuda: _targets = _targets.cuda() _inputs = _inputs.cuda() return _targets, _inputs
这是一个 Python 类的方法,该方法名为 "__getitem__",它接收一个索引 "index" 作为输入,并返回 "_targets" 和 "_inputs" 两个变量。
在方法中,首先将输入的索引用于 "_targets" 数组中,将其转换为 PyTorch 中的张量(Tensor),并将其设置为不需要梯度计算。然后,将 "_targets" 作为输入,调用了另一个函数 "_inputs_transform",将其转换为另一个张量 "_inputs"。
如果使用了 CUDA 加速,那么代码会将 "_targets" 和 "_inputs" 转移到 GPU 上。最后,方法返回 "_targets" 和 "_inputs" 两个变量。
for batch_idx, (inputs, labels) in enumerate(self.dataloaders[phase]): if phase != 'source_train' or epoch < args.middle_epoch: inputs = inputs.to(self.device) labels = labels.to(self.device) else: source_inputs = inputs target_inputs, target_labels = iter_target.next() inputs = torch.cat((source_inputs, target_inputs), dim=0) inputs = inputs.to(self.device) labels = labels.to(self.device) if (step + 1) % len_target_loader == 0: iter_target = iter(self.dataloaders['target_train'])
根据您提供的代码片段,问题可能出现在迭代器iter_target的初始化和更新上。
在代码的开头,您使用了一个for循环来遍历self.dataloaders[phase],并使用enumerate函数获取每个批次的inputs和labels。在else子句中,您尝试从iter_target迭代器中获取target_inputs和target_labels。但是,在第一次进入else子句时,iter_target可能尚未被初始化,因此没有next()方法。
为了解决这个问题,您可以在for循环之前初始化iter_target迭代器,并在需要更新迭代器时使用iter()函数重新初始化它。例如,在代码的开头或循环之前添加以下行:
```
iter_target = iter(self.dataloaders['target_train'])
```
这样,当需要更新iter_target迭代器时,可以使用iter()函数重新初始化它:
```
iter_target = iter(self.dataloaders['target_train'])
```
这样,您就可以在else子句中正确地使用next()方法来获取target_inputs和target_labels。
请注意,根据您的代码逻辑,只有当phase为'target_train'且epoch大于等于args.middle_epoch时,才会进入else子句并使用iter_target迭代器。在其他情况下,iter_target都不会被使用。因此,请确保您在正确的位置和条件下初始化和更新iter_target迭代器。
希望这可以帮助到您!如果您有任何其他问题,请随时提问。
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