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目录1 查看当前的device2 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G
输入情况：
import torch
print("Default Device : {}".fORMat(torch.Tensor([4, 5, 6]).device))输出情况：
Default Device : cpu
输入情况
device = torch.Tensor([1, 2, 3], device="cpu:0").device
print("Device Type: {}".format(device))输出情况
Device Type: cpu
输入情况
gpu = torch.device("cuda:0")
print("GPU Device:【{}：{}】".format(gpu.type, gpu.index))输出情况
GPU Device:【cuda：0】
输入情况
print("Total GPU Count :{}".format(torch.cuda.device_count()))
print("Total CPU Count :{}".format(torch.cuda.os.cpu_count()))输出情况
Total GPU Count :1
Total CPU Count :8
输入情况
data = torch.Tensor([[1, 4, 7], [3, 6, 9], [2, 5, 8]])
print(data.shape)输出情况
torch.Size([3, 3])
输入情况：
data_gpu = data.to(torch.device("cuda:0"))
print(data_gpu.device)输出情况：
cuda:0
输入情况：
data_gpu2 = data.cuda(torch.device("cuda:0"))
# 如果只有一块gpu的话 直接写成这样：data_gpu2 = data.cuda()
print(data_gpu2.device)输出情况：
cuda:0
到此这篇关于PyTorch device与cuda.device用法的文章就介绍到这了,更多相关PyTorch device使用内容请搜索编程网以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持编程网！
--结束END--
本文标题: PyTorch device与cuda.device用法介绍
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