d=torch.device('cuda' if torch.cuda.is_availabla() else 'cpu')是什么意思
时间: 2023-09-28 17:09:14 浏览: 37
这行代码的意思是:如果当前系统支持CUDA,则将设备设置为CUDA(显卡),否则将设备设置为CPU。
具体解释:
在PyTorch中,通过指定设备来选择在哪个设备上运行计算图。通常我们可以选择CPU或CUDA(即显卡)作为设备。
上述代码首先判断当前系统是否支持CUDA,如果支持,则将设备设置为CUDA,即使用显卡进行计算;如果不支持,则将设备设置为CPU,即使用CPU进行计算。
这样设置设备后,我们在定义模型和进行计算时,只需将模型和数据移动到指定的设备上即可。例如:
model = model.to(d)
data = data.to(d)
output = model(data) # 在指定设备上进行计算
相关问题
use_cuda = torch.cuda.is_available() FloatTensor = torch.cuda.FloatTensor if use_cuda else torch.FloatTensor device = torch.device("cpu") #使用GPU进行训练 from torch.autograd import Variable from replay_buffer import ReplayMemory, Transition # set up matplotlib is_ipython = 'inline' in matplotlib.get_backend() if is_ipython: from IPython import display #plt.ion() use_cuda = torch.cuda.is_available() FloatTensor = torch.cuda.FloatTensor if use_cuda else torch.FloatTensor device = torch.device("cpu")把这段代码改成CPU训练
您可以像这样将上述代码更改为在CPU上进行训练:
```
import torch
from torch.autograd import Variable
from replay_buffer import ReplayMemory, Transition
device = torch.device("cpu") # 使用CPU进行训练
# 设置matplotlib
is_ipython = 'inline' in matplotlib.get_backend()
if is_ipython:
from IPython import display
# 定义FloatTensor
FloatTensor = torch.FloatTensor
# 创建replay buffer
memory = ReplayMemory(10000)
# 将模型和优化器移动到CPU上
model = DQN().to(device)
optimizer = optim.Adam(model.parameters())
# 定义状态转换函数
def state_to_tensor(state):
return FloatTensor([state])
# 训练模型
for i in range(num_episodes):
state = env.reset()
for t in count():
# 获取动作
action = select_action(state)
# 执行动作并获取下一状态、奖励、是否结束
next_state, reward, done, _ = env.step(action.item())
# 转换状态和动作为张量
state_tensor = state_to_tensor(state)
action_tensor = LongTensor([action])
next_state_tensor = state_to_tensor(next_state)
# 存储状态转换
memory.push(state_tensor, action_tensor, next_state_tensor, reward)
# 更新状态
state = next_state
# 训练模型
optimize_model()
if done:
break
```
这里我们将使用CPU进行训练,所以我们将`device`设为`torch.device("cpu")`;将`FloatTensor`设为`torch.FloatTensor`即可。同时,我们还需要将模型和优化器移动到CPU上,可以使用`to`方法将它们移动到CPU上。
device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
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]
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