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.randn((1000,1000,1000),device=cuda1)
删除某一变量
del a
在cpu定义tensor然后转到gpu
torch.zeros().cuda()
直接在gpu上定义,这样就减少了cpu的损耗
torch.cuda.FloatTensor(batch_size, self.hidden_dim, self.height, self.width).fill_(0)
补充知识:pytorch cuda.FloatTensor->FloatTensor
错误类型:
RuntimeError: Input type (torch.cuda.FloatTensor) and weight type (torch.FloatTensor)
定义残差块时定义在model的外面,在使用gpu进行训练的时候,残差块的参数是torch.FloatTensor类型,
虽然使用了model.cuda(),但是只对model里面的参数在gpu部分,所以把残差块对应的操作都在model的__init__(),
重新定义,即可解决问题
以上这篇pytorch cuda上tensor的定义 以及减少cpu的操作详解就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持。
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《魔兽世界》大逃杀!60人新游玩模式《强袭风暴》3月21日上线
暴雪近日发布了《魔兽世界》10.2.6 更新内容,新游玩模式《强袭风暴》即将于3月21 日在亚服上线,届时玩家将前往阿拉希高地展开一场 60 人大逃杀对战。
艾泽拉斯的冒险者已经征服了艾泽拉斯的大地及遥远的彼岸。他们在对抗世界上最致命的敌人时展现出过人的手腕,并且成功阻止终结宇宙等级的威胁。当他们在为即将于《魔兽世界》资料片《地心之战》中来袭的萨拉塔斯势力做战斗准备时,他们还需要在熟悉的阿拉希高地面对一个全新的敌人──那就是彼此。在《巨龙崛起》10.2.6 更新的《强袭风暴》中,玩家将会进入一个全新的海盗主题大逃杀式限时活动,其中包含极高的风险和史诗级的奖励。
《强袭风暴》不是普通的战场,作为一个独立于主游戏之外的活动,玩家可以用大逃杀的风格来体验《魔兽世界》,不分职业、不分装备(除了你在赛局中捡到的),光是技巧和战略的强弱之分就能决定出谁才是能坚持到最后的赢家。本次活动将会开放单人和双人模式,玩家在加入海盗主题的预赛大厅区域前,可以从强袭风暴角色画面新增好友。游玩游戏将可以累计名望轨迹,《巨龙崛起》和《魔兽世界:巫妖王之怒 经典版》的玩家都可以获得奖励。
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