pytorch cuda 예제

장치에 대한 기본 정보를 얻으려면 torch.cuda를 사용할 수 있습니다. 그러나 장치에 대한 자세한 정보를 얻으려면 CUDA 라이브러리 주변의 파이썬 래퍼 인 pycuda를 사용할 수 있습니다. torch.backends.cuda.cufft_plan_cache.clear() 캐시를 지웁니다. 각 스트림 내의 작업은 생성된 순서대로 직렬화되지만 명시적 동기화 함수(예: synchronize() 또는 wait_stream())가 사용되지 않는 한 다른 스트림의 작업은 상대적 순서로 동시에 실행될 수 있습니다. 예를 들어, 다음 코드는 올바르지 않습니다: “하지만 내 멋진 GPU를 사용 하 여 …”, 당신은 말한다. 걱정하지 마세요, 그건 () 좋은 것입니다. 그것은 당신의 GPU (cuda 또는 cuda:0라고도 함)를 포함하여 지정한 모든 장치에 텐서를 보냅니다. 코드에서 장치를 동적으로 설정하려면 장치 = torch.device(“cuda”if torch.cuda.is_available() 다른 “cpu”)를 사용하여 가능한 경우 cuda를 장치로 설정할 수 있습니다. @xmfbit 라인 #101 x에서 오타를, targe = x.cuda(), target.cuda() ->->-> x, 대상 = x.cuda(), target.cuda() PyTorch는 이러한 명령을 사용하여 GPU를 명시적이고 투명하게 사용합니다. 모델/텐서/변수에서 .cuda()를 호출하면 GPU로 전송됩니다. GPU에서 모델을 학습하려면 .cuda()를 사용하여 모든 관련 매개 변수와 변수를 GPU로 보내야 합니다. 매개 변수를 정의하는 데 만 국한되지 않습니다.

모델에는 다른 모델(또는 레이어)도 속성으로 포함될 수 있으므로 쉽게 중첩할 수 있습니다. 우리는 곧뿐만 아니라이의 예를 볼 수 있습니다. torch.backends.cuda.cufft_plan_cache.size는 현재 캐시에 거주하는 계획 수를 제공합니다. 이 벡터는 CPU에 저장되며 CPU에서 수행되는 모든 작업이 수행됩니다. GPU로 전송하려면 .cuda: GPU 및 PyTorch의 CPU 사용에 대한 예제 스크립트는 브리지의 디렉토리 /opt/packages/예제/피토치에서 사용할 수 있습니다. 이 전주곡은 당신에게 다가올 것들에 대한 감각을 주어야 합니다. PyTorch는 미니멀하고 직관적인 구문으로 우아함과 표현력을 담고 있습니다. 앞으로 나아가기 전에 리소스 섹션의 몇 가지 예제를 숙지하십시오. 토치를 사용하여 cuda 장치를 사용할 수 있는지 확인하려면 간단히 실행할 수 있습니다: “GPU를 사용할 수 없는 경우 코드가 CPU로 대체되도록 하려면 어떻게 해야 합니까?”, 당신은 궁금할 수 있습니다.

PyTorch는 다시 한 번 다시 있어 – 당신은 당신이 당신의 처분에 GPU가 있는지 확인하기 위해 cuda.is_available()를 사용하고 그에 따라 장치를 설정할 수 있습니다. PyTorch 의 설명서에서 예를 들어, 이것은 올바르지 않습니다: 데이터 생성 중에 이 메서드는 해당 파일 ID.pt 지정된 예제의 토치 텐서를 읽습니다.

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