PyTorch device与cuda.device用法介绍

樊颖慧

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 torch.Tensor方法默认使用CPU设备
    
  • 5.2 使用to方法将cpu的Tensor转换到GPU设备上
    
  • 5.3 使用.cuda方法将cpu的Tensor转换到GPU设备上
    
  
  

1 查看当前的device

输入情况：

1. import torch
   
2. print("Default Device : {}".format(torch.Tensor([4, 5, 6]).device))

复制代码

输出情况：

1. Default Device : cpu

复制代码

2 cpu设备可以使用“cpu:0”来指定

输入情况

1. device = torch.Tensor([1, 2, 3], device="cpu:0").device
   
2. print("Device Type: {}".format(device))

复制代码

输出情况

1. Device Type: cpu

复制代码

3 gpu设备可以使用“cuda:0”来指定

输入情况

1. gpu = torch.device("cuda:0")
   
2. print("GPU Device:【{}：{}】".format(gpu.type, gpu.index))

复制代码

输出情况

1. GPU Device:【cuda：0】

复制代码

4 查询CPU和GPU设备数量

输入情况

1. print("Total GPU Count :{}".format(torch.cuda.device_count()))
   
2. print("Total CPU Count :{}".format(torch.cuda.os.cpu_count()))

复制代码

输出情况

1. Total GPU Count :1Total CPU Count :8

复制代码

5 从CPU设备上转换到GPU设备


5.1 torch.Tensor方法默认使用CPU设备

输入情况

1. data = torch.Tensor([[1, 4, 7], [3, 6, 9], [2, 5, 8]])
   
2. print(data.shape)

复制代码

输出情况

1. torch.Size([3, 3])

复制代码

5.2 使用to方法将cpu的Tensor转换到GPU设备上

输入情况：

1. data_gpu = data.to(torch.device("cuda:0"))
   
2. print(data_gpu.device)

复制代码

输出情况：

1. cuda:0

复制代码

5.3 使用.cuda方法将cpu的Tensor转换到GPU设备上

输入情况：

1. data_gpu2 = data.cuda(torch.device("cuda:0"))
   
2. # 如果只有一块gpu的话  直接写成这样：data_gpu2 = data.cuda()
   
3. print(data_gpu2.device)

复制代码

输出情况：

1. cuda:0

复制代码

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徐毅

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