model.cuda()

时间: 2023-10-25 10:04:35 浏览: 102
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matlab调用cuda函数

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在PyTorch中，model.cuda()是将模型参数和计算转移到GPU上进行加速计算的方法。调用该方法可以将模型中的所有可学习参数放到GPU上，并且将模型的计算也放到GPU上执行。这样，就可以利用GPU的并行计算能力来加速模型训练和推理。在使用model.cuda()之前，需要先将输入数据也放到GPU上，以保证模型的输入和输出都在GPU上进行计算。需要注意的是，调用model.cuda()方法后，该模型只能在GPU上进行计算，如果需要在CPU上计算，需要调用model.cpu()方法。
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class GuidedBackpropReLUModel: def init(self, model, use_cuda): self.model = model self.model.eval() self.cuda = use_cuda if self.cuda: self.model = model.cuda() for idx, module in self.model.features._modules.items(): if module.class.name == 'ReLU': self.model.features._modules[idx] = GuidedBackpropReLU() def forward(self, input): model1 = nn.Sequential(*list(self.model.children())[1:]) return model1(input) def forward_static(self, input): if self.cuda: output = self.forward(input.cuda()) else: output = self.forward(input) return output def call(self, input, index=None): output = self.forward_static(input) if index is None: index = np.argmax(output.cpu().data.numpy()) one_hot = np.zeros((1, output.size()[-1]), dtype=np.float32) one_hot[0][index] = 1 one_hot = Variable(torch.from_numpy(one_hot), requires_grad=True) if self.cuda: one_hot = torch.sum(one_hot.cuda() * output) else: one_hot = torch.sum(one_hot * output) one_hot.backward() output = input.grad.cpu().data.numpy() output = output[0, :, :, :] return output 代码中input.gard为空怎么解决，代码如何修改

self.model = model.cuda() for idx, module in self.model.features._modules.items(): if module.__class__.__name__ == 'ReLU': self.model.features._modules[idx] = GuidedBackpropReLU() def forward...

model.cuda(args.gpu)

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class GuidedBackpropReLUModel: def __init__(self, model, use_cuda): self.model = model self.model.eval() self.cuda = use_cuda if self.cuda: self.model = model.cuda() for idx, module in self.model.features._modules.items(): if module.__class__.__name__ == 'ReLU': self.model.features._modules[idx] = GuidedBackpropReLU() def forward(self, input): model1 = nn.Sequential(*list(self.model.children())[1:]) return model1(input) def forward_static(self, input): if self.cuda: output = self.forward(input.cuda()) else: output = self.forward(input) return output def __call__(self, input, index=None): output = self.forward_static(input) if index is None: index = np.argmax(output.cpu().data.numpy()) one_hot = np.zeros((1, output.size()[-1]), dtype=np.float32) one_hot[0][index] = 1 one_hot = Variable(torch.from_numpy(one_hot), requires_grad=True) if self.cuda: one_hot = torch.sum(one_hot.cuda() * output) else: one_hot = torch.sum(one_hot * output) one_hot.backward() output = input.grad.cpu().data.numpy() output = output[0, :, :, :] return output 代码中input.gard为空怎么解决

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运行class GuidedBackpropReLUModel: def __init__(self, model, use_cuda): self.model = model self.model.eval() self.cuda = use_cuda if self.cuda: self.model = model.cuda() for idx, module in self.model.features._modules.items(): if module.__class__.__name__ == 'ReLU': self.model.features._modules[idx] = GuidedBackpropReLU() def forward(self, input): return self.model(input) def forward_static(self, input): if self.cuda: output = self.forward(input.cuda()) else: output = self.forward(input) return output def __call__(self, input, index = None): output = self.forward_static(input) if index == None: index = np.argmax(output.cpu().data.numpy()) one_hot = np.zeros((1, output.size()[-1]), dtype = np.float32) one_hot[0][index] = 1 one_hot = Variable(torch.from_numpy(one_hot), requires_grad = True) if self.cuda: one_hot = torch.sum(one_hot.cuda() * output) else: one_hot = torch.sum(one_hot * output) one_hot.backward() output = input.grad.cpu().data.numpy() output = output[0,:,:,:] return output报错Legacy autograd function with non-static forward method is deprecated. Please use new-style autograd function with static forward method. 如何修改代码

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