pytorch中对象或变量后面加上.cuda()函数的作用

使用Pytorch框架时,会看到某个对象或变量后面加上.cuda(),那么cuda()函数的作用是什么,.cuda()是PyTorch中的一个方法,可以将张量、模型转换为GPU可用的格式

在pytorch中,即使是有GPU的机器,它也不会自动使用GPU,而是需要在程序中显示指定。调用model.cuda(),可以将模型加载到GPU上去。这种方法不被提倡,而建议使用model.to(device)的方式,这样可以显示指定需要使用的计算资源,特别是有多个GPU的情况下。

如果两个数据之间需要进行运算,如X和Y,要么在数据后面都加上.cuda(),如X.cuda()和Y.cuda(),使数据在GPU上进行运算。要么使用另外一种方式,在数据后面都不加.cuda(),采用CPU运算。在进行高维特征运算时,使用GPU效率会比使用CPU效率高很多。如果一个数据加了cuda()而另一个数据没有加,在运算时,会造成类型不匹配而报错。因为GPU版本是torch.cuda.FloatTensor数据类型,CPU版本是torch.FloatTensor。

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