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import torch
from torch import nn#使用CPU
torch.device(cpu)#使用GPU
#cuda:0和cuda是等价的
#是一个上下文管理器#xff0c;用于在其上下文范围内临时设置默认CUDA设备
torch.cuda.device(cuda)#如果有多个GPU,torch.device(fcuda:{i}),表示使用第i块GPU#xff…18GPU
import torch
from torch import nn#使用CPU
torch.device(cpu)#使用GPU
#cuda:0和cuda是等价的
#是一个上下文管理器用于在其上下文范围内临时设置默认CUDA设备
torch.cuda.device(cuda)#如果有多个GPU,torch.device(fcuda:{i}),表示使用第i块GPU从0开始
#是一个设备对象用于在创建或移动张量时明确指定目标设备
torch.device(cuda:1)# 查询可用gpu的数量
print(torch.cuda.device_count())def try_gpu(i 0):如果存在则返回gpu(i)否则返回cpu()if torch.cuda.device_count() i 1:return torch.device(fcuda:{i})return torch.device(cpu)def try_all_gpus():返回所有可用的GPU如果没有GPU则返回[cpu(),]devices [torch.device(fcuda:{i})for i in range(torch.cuda.device_count())]return devices if devices else [torch.device(cpu)]
# 如果 devices 列表不为空返回 devices 列表。
# 如果 devices 列表为空返回一个包含单个CPU设备的列表 [torch.device(cpu)]。print(try_gpu())
print(try_gpu(10))
print(try_all_gpus())#张量与GPUx torch.tensor([1, 2, 3])
print(x.device)
# cpu
# 默认情况下张量是在CPU上创建的。#张量存储在GPU上
Y torch.ones(2, 3, devicetorch.device(cuda))
X torch.ones(2, 3, devicetry_gpu())
print(Y)
print(X)
# tensor([[1., 1., 1.],
# [1., 1., 1.]], devicecuda:0)# 假设至少有两个GPU
# Y torch.rand(2, 3, devicetry_gpu(1))
# print(Y)
# tensor([[0.4860, 0.1285, 0.0440],
# [0.9743, 0.4159, 0.9979]], devicecuda:1)#复制
# Z X.cuda(1)
# print(X)
# print(Z)
# tensor([[1., 1., 1.],
# [1., 1., 1.]], devicecuda:0)
# tensor([[1., 1., 1.],
# [1., 1., 1.]], devicecuda:1)#相加
print(X Y)
# tensor([[2., 2., 2.],
# [2., 2., 2.]], devicecuda:0)# 假设变量Z已经存在于第二个GPU上。 如果我们还是调用Z.cuda(1)
# 不会复制并分配新内存
# Z.cuda(1) is Z
# True# 神经网络与GPU
# 神经网络模型可以指定设备
net nn.Sequential(nn.Linear(3, 1)) # 在cup上建立
net net.to(devicetry_gpu()) # 将模型参数放在GPU上print(net(X))
# tensor([[-1.4124],
# [-1.4124]], devicecuda:0, grad_fnAddmmBackward)#查看模型参数在哪里
print(net[0].weight.data.device)
# cuda:0
