if torch.cuda.is_available(): torch.set_default_tensor_type(torch.cuda.FloatTensor) print("using cuda:", torch.cuda.get_device_name(0)) pass device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")这段代码是什么意思

时间: 2023-02-16 11:46:47 浏览: 203
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one hot编码：`torch.Tensor.scatter_()`函数用法详解

这段代码的作用是，如果当前设备有可用的CUDA，则将默认的张量类型设置为CUDA浮点张量并输出使用的CUDA设备的名称。然后，它将设备设置为CUDA设备（如果有）或CPU。 具体来说： - `torch.cuda.is_available()`：返回一个布尔值，表示当前设备是否有可用的CUDA。 - `torch.set_default_tensor_type(torch.cuda.FloatTensor)`：将默认的张量类型设置为CUDA浮点张量。 - `print("using cuda:", torch.cuda.get_device_name(0))`：输出使用的CUDA设备的名称。 - `device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")`：将设备设置为CUDA设备（如果有）或CPU。
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pytorch查看torch.Tensor和model是否在CUDA上的实例

device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu') model.to(device) 对于torch.Tensor，同样可以使用.to(device)方法将其转移到GPU： python data = torch.ones((5, 10)) data ...
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PyTorch中torch.tensor与torch.Tensor的区别详解

在PyTorch中，torch.tensor 和 torch.Tensor 是两种不同的创建张量（Tensor）的方法，但它们之间的差异并不显著，主要是使用场景和默认属性上的细微差别。这篇文章将详细解析这两者之间的区别。 首先，torch....

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

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 ...

with torch.no_grad(): priors = priorbox.forward() if torch.cuda.is_available(): priors = priors.cuda()

- if torch.cuda.is_available(): priors = priors.cuda()：表示如果当前环境支持使用CUDA加速，那么将生成的锚框转移到GPU上进行计算。 综合来看，该段代码的主要作用是生成默认的锚框，并将其转移到GPU上进行...

w = torch.cat((size_tensor * torch.sqrt(ratio_tensor[0]), sizes[0] * torch.sqrt(ratio_tensor[1:]))) \ * in_height / in_width # 处理矩形输入 h = torch.cat((size_tensor / torch.sqrt(ratio_tensor[0]), sizes[0] / torch.sqrt(ratio_tensor[1:])))

首先，通过torch.sqrt函数计算ratio_tensor的平方根，并使用torch.cat函数将得到的张量连接起来。对于宽度w，首先计算size_tensor与ratio_tensor[0]相乘的结果，然后再与sizes[0]与ratio_tensor[1:]相乘的结果连接...

t_ft = torch.cuda.FloatTensor if t_p[0].is_cuda else torch.Tensor

这行代码的作用是根据输入张量的设备类型，返回对应的浮点型张量类型，如果输入张量在 CUDA 设备上，则返回 torch.cuda.FloatTensor，否则返回 torch.Tensor。这样可以保证在 GPU 上进行计算时使用的是 CUDA 张量，...

C:\Users\12706\PycharmProjects\pythonProject27\ai16_gpu.py:16: UserWarning: Failed to initialize NumPy: No module named 'numpy' (Triggered internally at C:\actions-runner\_work\pytorch\pytorch\builder\windows\pytorch\torch\csrc\utils\tensor_numpy.cpp:84.) device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")

这个错误提示是在运行 ai16_gpu.py 文件时出现的，它表明 NumPy 未能成功初始化。这可能是因为 NumPy 模块没有正确安装或者安装出现了问题。您可以尝试在命令行中执行以下命令来安装 NumPy 模块： ...

def sample(): batch_feature, batch_label, batch_att = data.next_batch(opt.batch_size) input_res.copy_(batch_feature) input_att.copy_(batch_att) input_label.copy_(util.map_label(batch_label, data.seenclasses)) def generate_syn_feature(netG, classes, attribute, num): nclass = classes.size(0) syn_feature = torch.FloatTensor(nclass*num, opt.resSize) syn_label = torch.LongTensor(nclass*num) syn_att = torch.FloatTensor(num, opt.attSize) syn_noise = torch.FloatTensor(num, opt.nz) if opt.cuda: syn_att = syn_att.cuda() syn_noise = syn_noise.cuda()

然后，根据是否启用GPU加速（opt.cuda），将syn_att和syn_noise转移到GPU上。在这段代码中，合成特征的维度为(nclass*num, opt.resSize)。 这两个函数可能是在生成样本和合成特征时使用的。在实际应用中，...

device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')

这段代码的作用是检测当前计算机是否支持CUDA，如果支持，则将PyTorch的tensor数据类型分配到GPU上进行运算，否则分配到CPU上进行运算。如果检测到CUDA可用，就返回device变量为cuda，否则为cpu。这样写的好处是可以...

代码： if self.zero_grad_before_forward: self.optimizer.zero_grad() with autocast(dtype=self.precision): loss_dict = self.model(data) if isinstance(loss_dict, torch.Tensor): losses = loss_dict loss_dict = {"total_loss": loss_dict} else: losses = sum(loss_dict.values())。autocast() 函数不支持 dtype 这个关键字参数,请使用 torch.set_default_tensor_type() 函数设置默认数据类型

具体地，可以使用 torch.set_default_dtype() 函数来设置默认的数据类型。示例代码如下： python import torch # 设置默认的数据类型为半精度浮点数 torch.set_default_dtype(torch.float16) # 使用 autocast...

LDAM损失函数pytorch代码如下：class LDAMLoss(nn.Module): def __init__(self, cls_num_list, max_m=0.5, weight=None, s=30): super(LDAMLoss, self).__init__() m_list = 1.0 / np.sqrt(np.sqrt(cls_num_list)) m_list = m_list * (max_m / np.max(m_list)) m_list = torch.cuda.FloatTensor(m_list) self.m_list = m_list assert s > 0 self.s = s if weight is not None: weight = torch.FloatTensor(weight).cuda() self.weight = weight self.cls_num_list = cls_num_list def forward(self, x, target): index = torch.zeros_like(x, dtype=torch.uint8) index_float = index.type(torch.cuda.FloatTensor) batch_m = torch.matmul(self.m_list[None, :], index_float.transpose(1,0)) # 0,1 batch_m = batch_m.view((16, 1)) # size=(batch_size, 1) (-1,1) x_m = x - batch_m output = torch.where(index, x_m, x) if self.weight is not None: output = output * self.weight[None, :] target = torch.flatten(target) # 将 target 转换成 1D Tensor logit = output * self.s return F.cross_entropy(logit, target, weight=self.weight) 模型部分参数如下：# 设置全局参数 model_lr = 1e-5 BATCH_SIZE = 16 EPOCHS = 50 DEVICE = torch.device('cuda:0' if torch.cuda.is_available() else 'cpu') use_amp = True use_dp = True classes = 7 resume = None CLIP_GRAD = 5.0 Best_ACC = 0 #记录最高得分 use_ema=True model_ema_decay=0.9998 start_epoch=1 seed=1 seed_everything(seed) # 数据增强 mixup mixup_fn = Mixup( mixup_alpha=0.8, cutmix_alpha=1.0, cutmix_minmax=None, prob=0.1, switch_prob=0.5, mode='batch', label_smoothing=0.1, num_classes=classes) 帮我用pytorch实现模型在模型训练中使用LDAM损失函数

import torch.nn as nn import torch.optim as optim import torch.nn.functional as F from ldam_loss import LDAMLoss # 导入LDAM损失函数 # 定义模型 class MyModel(nn.Module): def __init__(self): super...

解释一下这句代码device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')

它会首先检查计算机上是否存在 GPU，如果存在，就将设备设置为 cuda，否则将设备设置为 cpu。这是为了确保代码在不同设备上都能够运行，并且可以充分利用 GPU 的性能加速计算。在 PyTorch 中，我们可以使用 device ...

train_data_tensor_list = [torch.tensor(x) for x in train_data_list] train_data_tensor = torch.stack(train_data_tensor_list) train_label_tensor = torch.tensor(train_label_list) train_dataset = TensorDataset(train_data_tensor, train_label_tensor) print(train_dataset) val_data_tensor_list = [torch.tensor(x) for x in val_data_list] val_data_tensor = torch.stack(val_data_tensor_list) val_label_tensor = torch.tensor(val_label_list) val_dataset = TensorDataset(val_data_tensor, val_label_tensor) print(val_dataset)

然后，使用 torch.stack() 函数将 train_data_tensor_list 中的 tensor 沿着一个新的维度进行拼接，得到一个形状为 [num_samples, input_dim] 的二维 tensor，其中 num_samples 是样本数，input_dim 是每个样本的...

# 在测试集上进行评估 with torch.no_grad(): user = torch.LongTensor(test_data['user_id'].values) item = torch.LongTensor(test_data['item_id'].values) rating = torch.FloatTensor(test_data['rating'].values) outputs = model(user, item) loss = criterion(outputs, rating) rmse = torch.sqrt(loss) print('RMSE on test set: %.3f ' % rmse.item())

其中，使用了PyTorch中的torch.no_grad()上下文管理器，用于关闭梯度计算，以减少内存消耗和加速计算。test_data包含了测试集中的用户ID、物品ID和真实评分，通过调用模型的forward函数来预测评分，然后使用均方误差...

Focal loss代码如下：class FocalLoss(nn.Module): def __init__(self, alpha=1, gamma=2, weight=None): super(FocalLoss, self).__init__() self.alpha = alpha self.gamma = gamma def forward(self, x: torch.Tensor, target: torch.Tensor) -> torch.Tensor: log_probs = F.log_softmax(x, dim=-1) probs = torch.exp(log_probs) focal_loss = -self.alpha * (torch.pow((1 - probs), self.gamma)) * log_probs loss = torch.sum(target * focal_loss, dim=-1) return loss.mean() LDAM loss 代码如下：class LDAMLoss(nn.Module): def __init__(self, cls_num_list, max_m=0.5, weight=None, s=30): super(LDAMLoss, self).__init__() m_list = 1.0 / np.sqrt(np.sqrt(cls_num_list)) m_list = m_list * (max_m / np.max(m_list)) m_list = torch.cuda.FloatTensor(m_list) self.m_list = m_list assert s > 0 self.s = s self.weight = weight def forward(self, x, target): index = torch.zeros_like(x, dtype=torch.uint8) index.scatter_(1, target.data.view(-1, 1), 1) index_float = index.type(torch.cuda.FloatTensor) batch_m = torch.matmul(self.m_list[None, :], index_float.transpose(0,1)) batch_m = batch_m.view((-1, 1)) x_m = x - batch_m output = torch.where(index, x_m, x) return F.cross_entropy(self.s*output, target, weight=self.weight) LMF loss 是Focal loss 和LDAM loss两个损失函数的加权求和，请用pytorch代码实现LMF损失函数

下面是LMF损失函数的PyTorch代码实现，其中alpha和beta是Focal loss和LDAM loss的权重，需要根据具体情况进行调整： class LMF(nn.Module): def __init__(self, cls_num_list, max_m=0.5, weight=None, s=30, ...

修改一下这段代码在pycharm中的实现，import pandas as pd import numpy as np from sklearn.model_selection import train_test_split import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F import torch.optim as optim #from torchvision import datasets,transforms import torch.utils.data as data #from torch .nn:utils import weight_norm import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.metrics import precision_score from sklearn.metrics import recall_score from sklearn.metrics import f1_score from sklearn.metrics import cohen_kappa_score data_ = pd.read_csv(open(r"C:\Users\zhangjinyue\Desktop\rice.csv"),header=None) data_ = np.array(data_).astype('float64') train_data =data_[:,:520] train_Data =np.array(train_data).astype('float64') train_labels=data_[:,520] train_labels=np.array(train_data).astype('float64') train_data,train_data,train_labels,train_labels=train_test_split(train_data,train_labels,test_size=0.33333) train_data=torch.Tensor(train_data) train_data=torch.LongTensor(train_labels) train_data=train_data.reshape(-1,1,20,26) train_data=torch.Tensor(train_data) train_data=torch.LongTensor(train_labels) train_data=train_data.reshape(-1,1,20,26) start_epoch=1 num_epoch=1 BATCH_SIZE=70 Ir=0.001 classes=('0','1','2','3','4','5') device=torch.device("cuda"if torch.cuda.is_available()else"cpu") torch.backends.cudnn.benchmark=True best_acc=0.0 train_dataset=data.TensorDataset(train_data,train_labels) test_dataset=data.TensorDataset(train_data,train_labels) train_loader=torch.utills.data.DataLoader(dtaset=train_dataset,batch_size=BATCH_SIZE,shuffle=True) test_loader=torch.utills.data.DataLoader(dtaset=train_dataset,batch_size=BATCH_SIZE,shuffle=True)

device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu") torch.backends.cudnn.benchmark = True best_acc = 0.0 train_dataset = data.TensorDataset(train_data, train_labels) test_dataset = ...

分析下面的代码，请说明self.policy.state_dict()是怎么来的：import torch import torch.nn as nn from torch.distributions import Categorical import gym # pip install box2d box2d-kengz --user device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu") class Mem

'conv1.weight': tensor([...]), 'conv1.bias': tensor([...]), 'fc1.weight': tensor([...]), 'fc1.bias': tensor([...]), ... } 这个字典中的每一项都是一个键值对，其中键是参数的名称，值是参数的张量...

device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu") model.to(device) image = image.to(device)为什么报错AttributeError: to

device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu") model.to(device) image.to(device) 在这个示例中，我们使用torch.tensor()函数将model和image对象转换为torch.Tensor类型，...

torch.cuda.is_available()

torch.cuda.is_available() is a function provided by the PyTorch library that returns a boolean value indicating whether or not a CUDA-enabled GPU is available for use. If the function returns ...

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