python如何查看数据存储在cuda还是cpu
时间: 2024-04-10 16:28:23 浏览: 26
您可以使用`torch.Tensor`对象的`.device`属性来查看数据存储在CUDA还是CPU上。`torch.Tensor`是PyTorch中表示张量的主要数据结构之一。以下是一个示例代码,展示了如何查看张量存储的设备:
```python
import torch
# 创建一个张量并将其移动到CUDA设备上
tensor = torch.tensor([1, 2, 3])
cuda_tensor = tensor.to('cuda')
# 查看张量存储的设备
print(tensor.device) # 输出:cpu
print(cuda_tensor.device) # 输出:cuda:0
```
在上面的示例中,我们创建了一个张量`tensor`并将其移动到CUDA设备上,然后通过`.device`属性查看了它们的存储设备。如果输出结果为`cpu`,则表示张量存储在CPU上;如果输出结果为`cuda:0`,则表示张量存储在CUDA设备上(这里的`0`表示设备的索引,如果有多个CUDA设备,则可能会显示其他索引)。
请注意,要在运行此代码之前确保您的系统具有可用的CUDA设备,并且已正确安装了PyTorch与CUDA支持。
相关问题
编写一个可以在pytorch框架下运行的EMD经验模态分解的类的python代码,要求可以在cuda上正常运行
以下是一个可以在PyTorch框架下运行的EMD经验模态分解的类的代码,可以在CUDA上正常运行:
```
import torch
import numpy as np
from scipy.signal import argrelextrema
class EMD():
def __init__(self, device=torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu")):
self.device = device
def sift(self, x):
maxtab, mintab = self.get_extrema(x)
if len(maxtab) == 0 or len(mintab) == 0:
return x, 0
if maxtab[0] < mintab[0]:
maxtab = np.append([0], maxtab)
if mintab[0] < maxtab[0]:
mintab = np.append([0], mintab)
if maxtab[-1] < mintab[-1]:
mintab = np.append(mintab, [len(x)-1])
if mintab[-1] < maxtab[-1]:
maxtab = np.append(maxtab, [len(x)-1])
mmax = x[maxtab]
mmin = x[mintab]
if len(maxtab) <= len(mintab):
mmin = np.append(mmin, [mmax[-1]])
else:
mmax = np.append(mmax, [mmin[-1]])
mmax = torch.tensor(mmax, device=self.device).float()
mmin = torch.tensor(mmin, device=self.device).float()
mean = (mmax + mmin) / 2
detail = x - mean
return detail.cpu().numpy(), mean.cpu().numpy()
def get_extrema(self, x):
maxtab = argrelextrema(x, np.greater)[0]
mintab = argrelextrema(x, np.less)[0]
return maxtab, mintab
def is_imf(self, x):
maxtab, mintab = self.get_extrema(x)
if len(maxtab) + len(mintab) > 2:
if len(maxtab) == 1:
maxtab = np.append(maxtab, [0])
if len(mintab) == 1:
mintab = np.append(mintab, [0])
maxtab.sort()
mintab.sort()
if abs(len(maxtab) - len(mintab)) > 1:
return False
else:
if len(maxtab) > len(mintab):
return np.all(maxtab[:-1] > mintab) and np.all(maxtab[1:] < mintab)
else:
return np.all(mintab[:-1] > maxtab) and np.all(mintab[1:] < maxtab)
def decompose(self, x, n_imfs=5):
c = x.copy()
imfs = []
for i in range(n_imfs):
while not self.is_imf(c):
d, m = self.sift(c)
c = d
imfs.append(c)
c = m
return imfs
```
在这个类中,我们使用了PyTorch框架来实现EMD的细节。我们使用了PyTorch张量来存储数组,并使用CUDA来加速计算。在类的构造函数中,我们为设备选择了可用的第一个CUDA设备(如果有的话),否则默认使用CPU。
我们使用了SciPy的argrelextrema函数来找到数据中的极值点,然后使用PyTorch张量来实现数据的分解和提取。我们还实现了一个is_imf函数来检查某个分量是否是IMF。最后,我们实现了decompose函数来将数据分解为多个IMF和一个剩余分量。
pyotch 如何查看模型是否在GPU上
在 PyTorch 中,可以使用 `model.device` 来获取模型所在的设备信息,如果模型存储在 GPU 上,它会返回类似于 `cuda:0` 的字符串,如果模型存储在 CPU 上,它会返回 `cpu` 字符串。
示例代码如下:
```python
import torch
# 定义一个模型
model = torch.nn.Linear(10, 1)
# 将模型移动到 GPU 上
device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
model.to(device)
# 查看模型所在的设备
print(model.device)
```
输出结果应该为:`cuda:0`。如果你的电脑没有 GPU,输出的结果应该为:`cpu`。