Pytorch如何指定device(cuda or cpu)
Pytorch指定device(cuda or cpu)
torch.device()
在PyTorch中，你可以使用torch.device函數(shù)來設(shè)置設(shè)備（device）。
這個函數(shù)接受一個字符串作為參數(shù)，該字符串可以是 "cpu" 或 "cuda"，它指定了要在哪個設(shè)備上運行張量計算。
# 使用CPU
device = torch.device("cpu")
# 使用GPU（如果可用）
device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
device = torch.device("cuda:0")
device = torch.device("cuda:1")os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES']
全局指定只能識別的cuda編號
os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES']
是一個在運行 Python 程序時可以設(shè)置可見的 CUDA 設(shè)備的環(huán)境變量。
這個環(huán)境變量可以控制哪些 GPU 設(shè)備對 Python 程序是可見的。
例如：
如果你想讓你的程序只能看到編號為 0 的 GPU，你可以在運行程序前設(shè)置這個環(huán)境變量：
import os os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '0'
或者你也可以設(shè)置多個 GPU，只需將它們的編號以逗號分隔：
import os os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '0,1'
如果你想讓程序?qū)λ?GPU 都可見，只需將環(huán)境變量設(shè)置為空字符串：
os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = ''
說說torch.device的作用
torch.device代表將torch.Tensor分配到的設(shè)備的對象。
torch.device包含一個設(shè)備類型（‘cpu’或‘cuda’）和可選的設(shè)備序號。
如果設(shè)備序號不存在，則為當(dāng)前設(shè)備。
如：torch.Tensor用設(shè)備構(gòu)建‘cuda’的結(jié)果等同于‘cuda：X’，其中X是torch.cuda.current_device()的結(jié)果。
#開始腳本，創(chuàng)建一個張量
device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
...
#但是無論你獲得一個新的Tensor或者M(jìn)odule
#如果他們已經(jīng)在目標(biāo)設(shè)備上則不會執(zhí)行復(fù)制操作
input = data.to(device)
model = MyModule(...).to(device)總結(jié)
以上為個人經(jīng)驗，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支持腳本之家。
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