my_model.to(device)
时间: 2024-05-05 16:17:04 浏览: 10
This code transfers the PyTorch model "my_model" to the specified device (CPU or GPU) for efficient computation.
For example, if we have a GPU device available and want to utilize it for faster computation, we can transfer the model to the GPU using the code:
```python
device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
my_model.to(device)
```
This code first checks if a GPU device is available and assigns it to the "device" variable if it is. If not, it uses the CPU as the device. The second line then transfers the model to the assigned device.
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python报错:2023-06-08 13:38:42.622262: W tensorflow/core/framework/op_kernel.cc:1780] OP_REQUIRES failed at save_restore_v2_ops.cc:160 : FAILED_PRECONDITION: Failed to rename: ./newData/GPUTest/time_OneByOne_SignDirect_fmodel/dnnb_lock1000\train\keras_embedding.ckpt-146_temp/part-00000-of-00001.data-00000-of-00001.tempstate396651447601029597 to: ./newData/GPUTest/time_OneByOne_SignDirect_fmodel/dnnb_lock1000\train\keras_embedding.ckpt-146_temp/part-00000-of-00001.data-00000-of-00001 : ��һ����������ʹ�ô��ļ������������ʡ� ; Broken pipe Traceback (most recent call last): File "D:\403\myworld\modelNew.py", line 319, in <module> StartNet(aimVpn, attrNameGet, dataBasePath) File "D:\403\myworld\modelNew.py", line 252, in StartNet history = dnn_b.fit(np.array(x2),np.array(y_APP),epochs=EPOCHS,batch_size=BATCH_SIZE,verbose=2,callbacks=[tensorboard],validation_split=0.3) File "E:\condaCache\condaEnv\tf3.9\lib\site-packages\keras\utils\traceback_utils.py", line 70, in error_handler raise e.with_traceback(filtered_tb) from None File "E:\condaCache\condaEnv\tf3.9\lib\site-packages\tensorflow\python\eager\execute.py", line 54, in quick_execute tensors = pywrap_tfe.TFE_Py_Execute(ctx._handle, device_name, op_name, UnicodeDecodeError: 'utf-8' codec can't decode byte 0xc1 in position 430: invalid start byte
这个错误信息看起来是 TensorFlow 在保存模型时出现了问题,具体原因可能是因为文件名或路径包含了非 ASCII 字符导致的。建议你检查代码中涉及到的文件名和路径,特别是中文字符或其他非 ASCII 字符,并尝试使用 ASCII 字符名称进行保存。另外,你也可以尝试升级 TensorFlow 版本或者重新安装 TensorFlow,以解决可能的兼容性问题。
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)
这段代码主要是用来准备数据,设计神经网络,训练网络,并保存训练后的模型。
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图片和标签。
接下来,代码会设计神经网络。这里使用了一个名为 VGGTest 的网络。如果设备是 GPU,则将网络移动到 GPU 上。
然后,代码会设计损失函数和优化器。这里使用了 loss 函数来得到交叉熵损失函数和 Adam 优化器。
接着,代码会调用 train 函数来训练网络。训练时长会被记录下来并打印出来。
最后,代码会调用 test 函数来测试训练后的网络,并将模型保存在当前目录下的 cifar_net.pth 文件中。