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Tensor 基本使用
- 检查设备
- [创建 tensor 时声明设备](#创建 tensor 时声明设备)
- 更改默认设备
- [创建 tensor 后移动 tensor.to](#创建 tensor 后移动 tensor.to)
- 注意事项
- 
- [1. 运算的发生位置](#1. 运算的发生位置)
- [2. 当两个 tensor 进行运算时,需要在同一个设备上](#2. 当两个 tensor 进行运算时,需要在同一个设备上)
 
检查设备
- 
默认为 CPU,根据是否有 GPU 设定 device。 device = (torch.device('cuda') if torch.cuda.is_available() else torch.device('cpu')) 
- 
检查默认设备 device = torch.get_default_device() 
创建 tensor 时声明设备
    # 声明为 CPU 设备
    device_cpu = torch.device('cpu')
    points_cpu = torch.tensor([[4.0, 1.0], [5.0, 3.0], [2.0, 1.0]], device=device_cpu)更改默认设备
将默认设备,设置为 GPU。
device_gpu = torch.device('cuda')
torch.set_default_device(device_gpu) 
points_default = torch.tensor([[4.0, 1.0], [5.0, 3.0], [2.0, 1.0]]) # 此时,points_default  被定义到 GPU 上创建 tensor 后移动 tensor.to
将一个 tensor 移动到指定设备。
    device_gpu = torch.device('cuda')
    points2 = points.to(device_gpu)  # 将 Tensor 复制到 GPU
    print(points2)注意事项
1. 运算的发生位置
    device_gpu = torch.device('cuda')
    points2 = points.to(device_gpu)  # 将 Tensor 复制到 GPU
    points3 = points2 * 2   # points3 还是在 GPU 上
    points4 = points2 + 2  # points4 还是在 GPU 上但是,打印 points3 或 points4 时,将会复制该值到 CPU 上输出。
2. 当两个 tensor 进行运算时,需要在同一个设备上
  File "C:\devel\Python\Python311\Lib\site-packages\torch\utils\_device.py", line 79, in __torch_function__
    return func(*args, **kwargs)
           ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
RuntimeError: Expected all tensors to be on the same device, but found at least two devices, cuda:0 and cpu!