pytorch判斷是否cuda 判斷變量類型方式
我就廢話不多說了，那就直接看代碼吧~
inputs = Variable(torch.randn(2,2)) inputs.is_cuda # will return false inputs = Variable(torch.randn(2,2).cuda()) inputs.is_cuda # returns true
判斷：
torch.is_tensor() #如果是pytorch的tensor類型返回true
torch.is_storage() # 如果是pytorch的storage類型返回ture
這里還有一個(gè)小技巧，如果需要判斷tensor是否為空，可以如下
>>> a=torch.Tensor() >>> len(a) 0 >>> len(a) is 0 True
設(shè)置：通過一些內(nèi)置函數(shù)，可以實(shí)現(xiàn)對(duì)tensor的精度, 類型，print打印參數(shù)等進(jìn)行設(shè)置
torch.set_default_dtype(d) #對(duì)torch.tensor() 設(shè)置默認(rèn)的浮點(diǎn)類型 torch.set_default_tensor_type() # 同上，對(duì)torch.tensor()設(shè)置默認(rèn)的tensor類型 >>> torch.tensor([1.2, 3]).dtype # initial default for floating point is torch.float32 torch.float32 >>> torch.set_default_dtype(torch.float64) >>> torch.tensor([1.2, 3]).dtype # a new floating point tensor torch.float64 >>> torch.set_default_tensor_type(torch.DoubleTensor) >>> torch.tensor([1.2, 3]).dtype # a new floating point tensor torch.float64 torch.get_default_dtype() #獲得當(dāng)前默認(rèn)的浮點(diǎn)類型torch.dtype torch.set_printoptions(precision=None, threshold=None, edgeitems=None, linewidth=None, profile=None）#) ## 設(shè)置printing的打印參數(shù)
判斷變量類型：下面兩種方法都行
if isinstance(downsample, torch.nn.Module):
# if torch.type(downsample) != torch.IntTensor:
補(bǔ)充知識(shí)：pytorch：測(cè)試GPU是否可用
廢話不多說，看代碼吧~
import torch
flag = torch.cuda.is_available()
print(flag)
ngpu= 1
# Decide which device we want to run on
device = torch.device("cuda:0" if (torch.cuda.is_available() and ngpu > 0) else "cpu")
print(device)
print(torch.cuda.get_device_name(0))
print(torch.rand(3,3).cuda())
True cuda:0 GeForce GTX 1080 tensor([[0.9530, 0.4746, 0.9819], [0.7192, 0.9427, 0.6768], [0.8594, 0.9490, 0.6551]], device='cuda:0')
以上這篇pytorch判斷是否cuda 判斷變量類型方式就是小編分享給大家的全部?jī)?nèi)容了，希望能給大家一個(gè)參考，也希望大家多多支持腳本之家。
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