pytorch如何判断是在GPU还是CPU

可以使用以下代码来判断当前的PyTorch运行环境是否在GPU上：

import torch

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

上述代码首先检查当前是否有可用的GPU，如果有则将设备设置为GPU，否则设置为CPU。然后可以使用`device`变量来将模型和数据移动到相应的设备上。例如：

model.to(device)
data = data.to(device)

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如何判断pytorch是用gpu训练还是cpu训练

可以通过以下代码来判断pytorch是用gpu训练还是cpu训练：

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

print("Training on:", device)

如果输出结果是"Training on: cuda"，则表示使用了GPU进行训练；如果输出结果是"Training on: cpu"，则表示使用了CPU进行训练。

pytorch如何判断张量是在GPU还是CPU

可以使用张量的 `device` 属性来判断张量是在 GPU 还是 CPU 上。如果张量在 CPU 上，则 `device` 属性为 "cpu"；如果张量在 GPU 上，则 `device` 属性为 "cuda:x"，其中 x 表示 GPU 的编号。示例如下：

import torch

# 创建一个在 CPU 上的张量
tensor_cpu = torch.tensor([1, 2, 3])
print(tensor_cpu.device)  # 输出：cpu

# 创建一个在 GPU 上的张量
tensor_gpu = torch.tensor([1, 2, 3]).cuda()
print(tensor_gpu.device)  # 输出：cuda:0