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

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

时间: 2023-09-15 17:16:26 浏览: 163

pytorch 使用单个GPU与多个GPU进行训练与测试的方法

如下所示： device = torch.device(cuda:0 if torch.cuda.is_available() else cpu)#第一行代码 model.to(device)#第二行代码首先是上面两行代码放在读取数据之前。 mytensor = my_tensor.to(device)#第三行代码然后是第三行代码。这句代码的意思是将所有最开始读取数据时的tersor变量copy一份到device所指定的GPU上去，之后的运算都在GPU上进行。需要注意的是这句话并不像前面的两行代码一样只需要写一遍，第三行代码需要写的次数就等于需要保存到GPU上的tensor变量

根据提供的引用内容，device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")这行代码的作用是根据当前系统是否支持CUDA来选择使用GPU还是CPU进行计算。如果系统支持CUDA，则将device设置为cuda，否则设置为cpu。这样可以确保代码在不同系统上都能正常运行。\[1\]\[2\]\[3\] #### 引用[.reference_title] - *1* *2* *3* [Pytorch中实现CPU和GPU之间的切换](https://blog.csdn.net/mxh3600/article/details/124460988)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down28v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]

阅读全文