文章目錄

• 1 查看當(dāng)前的device
• 2 cpu設(shè)備可以使用“cpu:0”來指定
• 3 gpu設(shè)備可以使用“cuda:0”來指定
• 4 查詢CPU和GPU設(shè)備數(shù)量
• 5 從CPU設(shè)備上轉(zhuǎn)換到GPU設(shè)備
• • 5.1 torch.Tensor方法默認使用CPU設(shè)備
  • 5.2 使用to方法將cpu的Tensor轉(zhuǎn)換到GPU設(shè)備上
  • 5.3 使用.cuda方法將cpu的Tensor轉(zhuǎn)換到GPU設(shè)備上

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 直接寫成這樣：data_gpu2 = data.cuda() print(data_gpu2.device)

• 輸出情況：

cuda:0

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的PyTorch——device与cuda.device用法的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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