PyTorch?device與cuda.device用法介紹
更新時(shí)間：2022年04月02日 16:03:47 作者：研究生不遲到
這篇文章主要介紹了PyTorch?device與cuda.device用法,本文給大家介紹的非常詳細(xì)，對(duì)大家的學(xué)習(xí)或工作具有一定的參考借鑒價(jià)值，需要的朋友可以參考下
1 查看當(dāng)前的device
輸入情況：
import torch
print("Default Device : {}".format(torch.Tensor([4, 5, 6]).device))輸出情況：
Default Device : cpu
2 cpu設(shè)備可以使用“cpu:0”來(lái)指定
輸入情況
device = torch.Tensor([1, 2, 3], device="cpu:0").device
print("Device Type: {}".format(device))輸出情況
Device Type: cpu
3 gpu設(shè)備可以使用“cuda:0”來(lái)指定
輸入情況
gpu = torch.device("cuda:0")
print("GPU Device:【{}：{}】".format(gpu.type, gpu.index))輸出情況
GPU Device:【cuda：0】
4 查詢CPU和GPU設(shè)備數(shù)量
輸入情況
print("Total GPU Count :{}".format(torch.cuda.device_count()))
print("Total CPU Count :{}".format(torch.cuda.os.cpu_count()))輸出情況
Total GPU Count :1
Total CPU Count :8
5 從CPU設(shè)備上轉(zhuǎn)換到GPU設(shè)備
5.1 torch.Tensor方法默認(rèn)使用CPU設(shè)備
輸入情況
data = torch.Tensor([[1, 4, 7], [3, 6, 9], [2, 5, 8]]) print(data.shape)
輸出情況
torch.Size([3, 3])
5.2 使用to方法將cpu的Tensor轉(zhuǎn)換到GPU設(shè)備上
輸入情況：
data_gpu = data.to(torch.device("cuda:0"))
print(data_gpu.device)輸出情況：
cuda:0
5.3 使用.cuda方法將cpu的Tensor轉(zhuǎn)換到GPU設(shè)備上
輸入情況：
data_gpu2 = data.cuda(torch.device("cuda:0"))
# 如果只有一塊gpu的話 直接寫(xiě)成這樣：data_gpu2 = data.cuda()
print(data_gpu2.device)輸出情況：
cuda:0
到此這篇關(guān)于PyTorch device與cuda.device用法的文章就介紹到這了,更多相關(guān)PyTorch device使用內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！
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