pytorch cuda上tensor的定義 以及減少cpu的操作詳解
cuda上tensor的定義
a = torch.ones(1000,1000,3).cuda()
某一gpu上定義
cuda1 = torch.device('cuda:1')
b = torch.randn((1000,1000,1000),device=cuda1)
刪除某一變量
del a
在cpu定義tensor然后轉(zhuǎn)到gpu
torch.zeros().cuda()
直接在gpu上定義，這樣就減少了cpu的損耗
torch.cuda.FloatTensor(batch_size, self.hidden_dim, self.height, self.width).fill_(0)
補充知識：pytorch cuda.FloatTensor->FloatTensor
錯誤類型：
RuntimeError: Input type (torch.cuda.FloatTensor) and weight type (torch.FloatTensor）
定義殘差塊時定義在model的外面，在使用gpu進行訓練的時候，殘差塊的參數(shù)是torch.FloatTensor類型，
雖然使用了model.cuda(),但是只對model里面的參數(shù)在gpu部分，所以把殘差塊對應(yīng)的操作都在model的__init__(），
重新定義，即可解決問題
以上這篇pytorch cuda上tensor的定義 以及減少cpu的操作詳解就是小編分享給大家的全部內(nèi)容了，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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