pytorch中数据和模型都要部署在cuda上面

注意一定要两个都部署在模型训练之前,缺少一个都会报错在两个设备上训练,一个在cpu,一个在cuda

部署数据到cuda上

复制代码
point_features = torch.tensor(point_features, dtype=torch.float32).to('cuda')  # 如果你有支持的 GPU,shape = (499,3159,3)
coord_time = torch.tensor(coord_time, dtype=torch.float32).to('cuda')  # 如果你有支持的 GPU  shape = (3159,3)
target = torch.tensor(target, dtype=torch.float32).to('cuda')  # 如果你有支持的 GPU  shape = (499,3159,3)

部署模型到cuda上

model = model.to('cuda')

相关推荐
凯子坚持 c25 分钟前
从 0 到 1:ComfyUI AI 工作流抠图构建全实践
大数据·人工智能
背太阳的牧羊人1 小时前
OpenAI Embedding 和密集检索(如 BERT/DPR)进行语义相似度搜索有什么区别和联系
人工智能·bert·embedding
光与电子KOYUELEC加油奋斗2 小时前
Molex莫仕连接器:增强高级驾驶辅助系统,打造更安全的汽车
人工智能·光与电子
__lost4 小时前
MATLAB画出3d的常见复杂有机分子和矿物的分子结构
开发语言·人工智能·matlab·化学·分子结构
每天都要写算法(努力版)4 小时前
【神经网络与深度学习】五折交叉验证(5-Fold Cross-Validation)
人工智能·深度学习·神经网络
郭不耐5 小时前
DeepSeek智能时空数据分析(六):大模型NL2SQL绘制城市之间连线
人工智能·数据分析·时序数据库·数据可视化·deepseek
winfredzhang6 小时前
Deepseek 生成新玩法:从文本到可下载 Word 文档?思路与实践
人工智能·word·deepseek
KY_chenzhao6 小时前
ChatGPT与DeepSeek在科研论文撰写中的整体科研流程与案例解析
人工智能·机器学习·chatgpt·论文·科研·deepseek
不爱吃于先生6 小时前
生成对抗网络(Generative Adversarial Nets,GAN)
人工智能·神经网络·生成对抗网络
cxr8287 小时前
基于Playwright的浏览器自动化MCP服务
人工智能·自动化·大语言模型·mcp