device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu")调用之后用的不是gpu

时间: 2023-09-15 12:19:24 浏览: 91
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cuda_torch.zip

如果调用了这个语句，但是后面的代码运行时没有用到GPU，那么可能是因为： 1. 没有将模型或数据移动到GPU上：在使用GPU时，需要使用`.to(device)`方法将模型或数据移动到GPU上才能生效。 2. 执行的操作不需要GPU：有些操作可能不需要GPU的加速，比如一些简单的数学运算或者数据处理操作，这些操作使用CPU并不会影响代码的性能。 3. GPU内存不足：如果GPU内存不足，代码可能会自动切换到CPU上运行。可以尝试减小batch size或者使用更大的GPU。
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Pytorch 实现GPU加速.zip

device = torch.device('cuda:0' if torch.cuda.is_available() else 'cpu') x = torch.randn(1000, 1000).to(device) 这里的 .to(device) 方法将张量移动到指定的设备上。如果 device 是 'cuda:0'，张量...
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将Pytorch模型从CPU转换成GPU的实现方法

if torch.cuda.is_available(): device = torch.device("cuda") # 设备对象，用于后续操作 else: device = torch.device("cpu") model = MyModel().to(device) # 将模型转移到device上 data = data.to(device) # ...

import torch from data_1010_1 import generate_real,generate_random from discriminator_1 import Discriminator from generator_1 import Generator import numpy as np device=torch.device('cuda:0' if torch.cuda.is_available() else 'cpu') D=Discriminator().to(device) G=Generator().to(device) for i in range(10000): D.train(generate_real(),torch.FloatTensor([1.0]).to(device)) g_data=G.forward(torch.FloatTensor([0.5])).detach() D.train(g_data,torch.FloatTensor([0.0]).to(device)) G.train(D, torch.FloatTensor([0.5]).to(device),torch.FloatTensor([1.0]).to(device)) D.plot_progress() G.plot_progress()

然后创建了一个设备对象，用于指定训练使用的CPU或GPU。接着创建了判别器和生成器对象，并将它们分别移动到设备上。 在循环中，利用generate_real()函数生成一些真实数据，并将其与目标标签1.0一起作为判别器的训练...

解释这段代码 device = torch.device('cuda:0' if torch.cuda.is_available() else 'cpu') if torch.cuda.is_available(): print('程序发现GPU环境，将使用GPU加速训练') else: print('程序没有发现GPU环境，将使用CPU进行训练') #准备数据，训练集，测试集，目标类别 trainloader, testloader, classes = dataset() #随机获取一组训练样本，显示数据 images, labels = next(iter(trainloader)) #显示图片 imshow(torchvision.utils.make_grid(images)) #打印图片标签 print(''.join('%5s' % classes[labels[j]] for j in range(4))) #设计神经网络 net = VGGTest() if torch.cuda.is_available(): net.to(device) #设计损失函数和优化器 criterion, optimizer = loss(net) #训练网络 start = time.time() train(net, trainloader, criterion, optimizer, num_epochs, device, num_print, lr_scheduler=None, testloader=None) end = time.time() print('训练时长：{}秒'.format(end-start)) #保存训练后的网络 #在pytorch进行模型保存的时候，一般有两种方式，一种是保存整个模型，另一种是保存模型的参数 #torch.save(model,'my_model.pth')#保存整个模型 path = './cifar_net.pth' #测试数据 test(net, testloader, criterion, device)

首先，代码会检测是否有可用的 GPU 环境，如果有则将设备设置为 'cuda:0'，否则设置为 'cpu'。然后，代码会调用 dataset 函数来获取训练集、测试集以及目标类别。接着，代码会随机获取一个训练样本并显示该样本的...

请解释下面这段代码的意思def allFilePath(rootPath,allFIleList): fileList = os.listdir(rootPath) for temp in fileList: if os.path.isfile(os.path.join(rootPath,temp)): if temp.endswith('.jpg') or temp.endswith('.png') or temp.endswith('.JPG'): allFIleList.append(os.path.join(rootPath,temp)) else: allFilePath(os.path.join(rootPath,temp),allFIleList) device = torch.device('cuda') if torch.cuda.is_available() else torch.device("cpu") color=['黑色','蓝色','绿色','白色','黄色'] plateName=r"#京沪津渝冀晋蒙辽吉黑苏浙皖闽赣鲁豫鄂湘粤桂琼川贵云藏陕甘青宁新学警港澳挂使领民航危0123456789ABCDEFGHJKLMNPQRSTUVWXYZ险品" mean_value,std_value=(0.588,0.193)

接下来，代码使用 PyTorch 库中的 torch.device 函数创建一个 device 对象，如果当前机器支持 GPU，则将 device 设置为 cuda，否则设置为 cpu。 最后，代码定义了 color 和 plateName 两个列表，用于...

检查以下代码：def main(opt): # Checks if RANK in {-1, 0}: print_args(vars(opt)) check_git_status() check_requirements() # DDP mode device = select_device(opt.device, batch_size=opt.batch_size) if LOCAL_RANK != -1: assert opt.batch_size != -1, 'AutoBatch is coming soon for classification, please pass a valid --batch-size' assert opt.batch_size % WORLD_SIZE == 0, f'--batch-size {opt.batch_size} must be multiple of WORLD_SIZE' assert torch.cuda.device_count() > LOCAL_RANK, 'insufficient CUDA devices for DDP command' torch.cuda.set_device(LOCAL_RANK) device = torch.device('cuda', LOCAL_RANK) dist.init_process_group(backend='nccl' if dist.is_nccl_available() else 'gloo') # Parameters opt.save_dir = increment_path(Path(opt.project) / opt.name, exist_ok=opt.exist_ok) # increment run # Train train(opt, device)

3. select_device 函数用于选择运行设备，可以根据参数指定使用 CPU 或 GPU，同时也会自动处理 GPU 数量不足的情况； 4. increment_path 函数用于为保存模型的路径添加一个后缀，避免新模型覆盖旧模型； 5. ...

dataset = 'image/' sampler_loader = torch.utils.data.DataLoader( datasets.ImageFolder(dataset, transform = transforms.Compose([ transforms.Resize((224, 224)), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize(mean = [0.485, 0.456, 0.406], std = [0.229, 0.224, 0.225]) ]))) unnormalize = NormalizeInverse(mean = [0.485, 0.456, 0.406], std = [0.229, 0.224, 0.225]) device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu") model = vgg11_bn(pretrained = True) model = model.to(device) fullgrad = FullGrad(model) simple_fullgrad = FullGradSimple(model) save_path = 'result' if os.path.isdir(save_path): os.mkdir(save_path) def compute_saliency_and_save(): for idx, (data, target) in enumerate(sampler_loader): data, target = data.to(device).requires_grad_(), target.to(device) # compute the saliency maps for the input data cam = fullgrad.fullgrad(data) cam_simple = simple_fullgrad.fullgrad(data) for i in range(data.size(0)): filename = save_path + str((idx + 1) * (i+1)) filename_simple = filename + "_simple" image = unnormalize(data[i,:,:,:].cpu()) save_saliency_map(image, cam[i,:,:,:], filename + ".jpg") save_saliency_map(image, cam_simple[i,:,:,:], filename_simple + ".jpg") if __name__ == "__main__": compute_saliency_and_save() 详细解释程序

device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu") model = vgg11_bn(pretrained = True) model = model.to(device) 这里使用torch.cuda.is_available()来检查设备是否支持CUDA，并将...

def get_device(): ''' Get device (if GPU is available, use GPU) ''' return 'cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu'

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...

def main(): reproducible() device = 'cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu' instruments = CONFIG['instrument_list'] output_mask_logit = False keras = CONFIG['keras'] model = SpleeterNet(instruments, output_mask_logit, phase='train', keras=keras) model.to(device) pretrain_model = CONFIG['pretrain_model'] if pretrain_model is not None: model.load_state_dict(torch.load(pretrain_model, map_location=device)) train(model, device)

接下来，代码检查是否可用 CUDA 设备，并根据情况选择使用 CPU 还是 GPU。然后，根据 CONFIG 中的配置，创建一个 SpleeterNet 模型对象，并将其移动到设备上。SpleeterNet 是一个自定义的模型类，用于音频分离...

torch.cuda.is_available输出= <function is_available at 0x000001B1ADE64310> 如何解决该问题

torch.cuda.is_available() 是 PyTorch 库中的一个函数，用于检查当前设备是否支持 CUDA（CUDA 是 NVIDIA GPU 的计算平台）。你提到的结果 <function is_available at 0x000001B1ADE64310> 表示这个函数已经被...

报错：Input type (torch.cuda.FloatTensor) and weight type (torch.FloatTensor) should be the same

device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu") # 将模型移动到设备上 model = model.to(device) # 创建输入张量并将其移动到设备上 input_tensor = torch.randn(1, 10).to(device) # ...

if distributed: dist.init_process_group(backend="nccl") local_rank = int(os.environ["LOCAL_RANK"]) rank = int(os.environ["RANK"]) device = torch.device("cuda", local_rank) if local_rank == 0: print(f"[{os.getpid()}] (rank = {rank}, local_rank = {local_rank}) training...") print("Gpu Device Count : ", ngpus_per_node) else: device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu') local_rank = 0 rank = 0

这段代码是用于分布式训练的。首先通过判断distributed变量是否为True，来确定是否启动分布式训练。如果是分布式训练，则调用dist.init_process_group函数初始化进程组...如果不是分布式训练，则默认使用cpu设备。

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

首先，您需要检查您的系统是否有可用的 GPU，可以使用 torch.cuda.is_available() 函数来检查。接下来，您可以使用 torch.device("cuda") 来将设备设置为 GPU。如果您的系统没有 GPU 或者您不想使用 GPU，可以将...

device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")# 无法调用gpu

您需要先安装这些库才能正确地调用GPU。安装方法请参考 NVIDIA 官网或者相关教程。 2. 您的GPU驱动程序可能需要更新。请检查您的GPU驱动程序是否是最新的版本。如果不是，请更新您的GPU驱动程序，并重新安装 CUDA ...

device=torch.device("cuda:0"if torch.cuda.is_available()else"cpu")#使用GPU进行计算 model.to(device) print('device',device)

首先，我们使用torch.device()函数来创建一个设备对象，如果当前计算机支持CUDA，则使用第一个设备对象cuda:0，否则使用第二个设备对象cpu，即使用CPU进行计算。接着，我们调用model.to(device)方法，将模型加载到...

device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu")调用之后gpu占用率很低

3. 硬件问题，例如GPU过旧或者不支持CUDA。 4. 算法本身的限制，例如某些算法在GPU上不会比CPU更快。 如果您确定硬件和程序都没有问题，您可以尝试增加模型或数据的大小，或者优化算法以更好地利用GPU的并行计算...

ngpus_per_node = torch.cuda.device_count() if distributed: dist.init_process_group(backend="nccl") local_rank = int(os.environ["LOCAL_RANK"]) rank = int(os.environ["RANK"]) device = torch.device("cuda", local_rank) if local_rank == 0: print(f"[{os.getpid()}] (rank = {rank}, local_rank = {local_rank}) training...") print("Gpu Device Count : ", ngpus_per_node) else: device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu') local_rank = 0

如果是分布式训练环境，就会调用 dist.init_process_group 方法初始化进程组，然后根据环境变量 LOCAL_RANK 和 RANK 来分配当前进程的本地 GPU 和进程编号。最后会打印出 GPU 数量和当前进程的信息。如果不是...

def __init__(self, parent=None): super(Ui_MainWindow, self).__init__(parent) self.timer_video = QtCore.QTimer() self.setupUi(self) self.init_logo() self.init_slots() self.cap = cv2.VideoCapture() self.out = None self.device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu") self.half = self.device.type != 'cpu' # half precision only supported on CUDA

其中，timer_video 是一个用于控制视频定时器的对象，cap 是一个用于捕获视频的对象，out 是一个用于保存视频的对象，device 是用于指定使用的计算设备（如果有可用的 CUDA 设备，则使用 GPU），而 half ...

torch.manual_seed(100) # 设置随机种子，以使实验结果具有可重复性 device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")

当涉及到设备选择时，torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu") 是用来检查是否有可用的CUDA GPU。如果检测到GPU存在并且可用，它会返回 torch.device("cuda")，表示在GPU上操作；如果GPU...

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