torch 将cuda预测转换为cpu / 张生荣

pytorch 实现张量tensor,图片,CPU,GPU,数组等的转换

cuda上tensor的定义 a = torch.ones(1000,1000,3).cuda() 某一gpu上定义 cuda1 = torch.device('cuda:1') b = torch. ...

问题描述有时在加载已训练好的模型时,会出现 out of memory 的错误提示,但仔细检测使用的GPU卡并没有再用且内存也没有超出. 经查阅发现原来是训练模型时使用的GPU卡和加载时使用的GPU ...

首先这是VGG的结构图,VGG11则是红色框里的结构,共分五个block,如红框中的VGG11第一个block就是一个conv3-64卷积层: 一,写VGG代码时,首先定义一个 vgg_block(n ...

为什么多次预测结果不一致 1.检查是否在每次预测前使用 model.eval() 或者是 with torch.no_grad(): for ... 推荐下面的方法,上面的的方法计算梯度,但是并不反向 ...

目录前言 1.Transformer模型 2.环境准备 3.代码实现 3.1. 导入库以及定义超参 3.2. 模型构建 3.3. 数据预处理 3.4. 模型训练以及评估 3.5. 模型运行 4.总结 ...

目录 .numpy() .item() .cpu() .detach()和.data(重点) 补充:关于.data和.cpu().data的各种操作总结 .numpy() Tensor.numpy( ...

最近将Pytorch程序迁移到GPU上去的一些工作和思考环境:Ubuntu 16.04.3 Python版本:3.5.2 Pytorch版本:0.4.0 0. 序言大家知道,在深度学习中使用GPU ...

我就废话不多说了,那就直接看代码吧~ inputs = Variable(torch.randn(2,2)) inputs.is_cuda # will return false inputs = V ...

前言,在pytorch中,当服务器上的gpu被占用时,很多时候我们想先用cpu调试下代码,那么就需要进行gpu和cpu的切换. 方法1:x.to(device) 把 device 作为一个可变参数,推 ...

原理 .to(device) 可以指定CPU 或者GPU device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() e ...

神经网络一般用GPU来跑,我们的神经网络框架一般也都安装的GPU版本,本文就简单记录一下GPU使用的编写. GPU的设置不在model,而是在Train的初始化上. 第一步是查看是否可以使用GPU s ...

目录没有gpu,改用cpu跑代码只需要将device设置为以下即可 Tensorflow-gpu禁用gpu设置(cpu与gpu速度对比) 禁用gpu设置 cpu与gpu对比 cpu gpu 没有g ...

目录一.torch.manual_seed(seed) 介绍 torch.manual_seed(seed) 功能描述语法参数返回二.类似函数的功能三.实例实例 1 :不设随机种子,生成 ...

目录 1 查看当前的device 2 cpu设备可以使用“cpu:0”来指定 3 gpu设备可以使用“cuda:0”来指定 4 查询CPU和GPU设备数量 5 从CPU设备上转换到GPU设备 5.1 ...

目录前言一.常见CPU和GPU操作命令二.CPU和GPU设备上的Tensor 1.Tensor从CPU拷贝到GPU上 2.直接在GPU上创建Tensor 3.CUDA Streams 三.固定缓 ...

首先,我们要明确,我们是要在虚拟环境中安装cuda和cuDNN!!!只需要在虚拟环境中安装就可以了. 下面的操作默认你安装好了python 一.conda创建并激活虚拟环境前提:确定你安装好了ana ...

由于课题的原因,笔者主要通过 Pytorch 框架进行深度学习相关的学习和实验.在运行和学习网络上的 Pytorch 应用代码的过程中,不少项目会标注作者在运行和实验时所使用的 Pytorch 和 c ...

由于pytorch的whl 安装包名字都一样,所以我们很难区分到底是基于cuda 的哪个版本. 有一条指令可以查看 import torch print(torch.version.cuda) 补充知 ...