in <lambda> return self._apply(lambda t: t.cuda(device))
时间: 2024-06-15 21:09:19 浏览: 12
在Python中,lambda函数是一种匿名函数,它可以在一行代码中定义简单的函数。在给定的代码中,"<lambda>"表示lambda函数的名称,"self._apply(lambda t: t.cuda(device))"表示对self._apply函数应用lambda函数。
具体来说,这段代码的作用是将输入的参数t通过lambda函数进行处理,将其移动到指定的CUDA设备上。这里的lambda函数接受一个参数t,并调用t对象的cuda方法将其移动到指定的设备上。
相关问题
return self._apply(lambda t: t.cuda(device))
这段代码是 PyTorch 中将 Tensor 数据移动到 GPU 上进行计算的操作。具体来说,它会将当前的 Tensor 对象调用 `cuda()` 方法,将其移动到指定的 GPU 设备上。最后它返回的是一个新的 Tensor 对象,它的数据存储在指定的 GPU 设备上。
需要注意的是,如果你的机器上没有安装 GPU 或者没有可用的 GPU 设备,那么这段代码会抛出异常。你可以使用 `torch.cuda.is_available()` 方法来检查当前环境是否支持 GPU 计算。
File "D:\Anaconda\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 905, in <lambda> return self._apply(lambda t: t.cuda(device))
这段代码是PyTorch中的一个函数 `_apply` 的调用示例。代码中使用了一个 lambda 表达式作为参数传递给 `_apply` 函数。
lambda 表达式 `lambda t: t.cuda(device)` 是一个匿名函数,它接受一个参数 `t`,并将该参数调用 `cuda(device)` 方法进行处理。
在这行代码中,lambda 表达式被传递给 `_apply` 函数,并作为参数 `fn`。`_apply` 函数会将 lambda 表达式应用于模块的每个参数,并返回处理后的参数。
这行代码的作用是将模块中的所有参数都移动到指定的 CUDA 设备上。具体来说,它调用了参数的 `cuda(device)` 方法,将参数移动到指定的 CUDA 设备上。
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