支持0维（标量）张量 在过去，索引到一个Tensor向量（1维张量）会得到一个Python数字，而索引到一个Variable向量中会得到一个尺寸为(1,)的向量！...在以前版本的PyTorch中，我们用来指定数据类型（例如float或 double），设备类型（cpu或cuda）和布局（dense或sparse）作为“tensor type”。...TORCH.DEVICE torch.device包含设备类型的设备类型（cpu或cuda）和可选设备序号（id）。...如果设备序号未显示，则表示设备类型为当前设备; 例如，torch.device(‘cuda’)等同于torch.device(‘cuda:X’)这里的X是torch.cuda.current_device...编写不限制设备的代码 过去的PyTorch编写不限制设备的代码非常困难（即，可以在没有修改的情况下在启动CUDA和仅使用CPU的计算机上运行）。
▌零维张量的一些操作 先前版本中，Tensor 矢量（1维张量）的索引将返回一个 Python 数字，但一个Variable矢量的索引将返回一个大小为（1,）的矢量。...对于标量的索引是没有意义的（目前的版本会给出一个警告，但在0.5.0中将会报错一个硬错误）：使用 loss.item（）从标量中获取 Python 数字。...PyTorch 中，我们通常需要指定数据类型（例如 float vs double），设备类型（cpu vs cuda）和布局（dense vs sparse）作为“张量类型”。...torch.device torch.device 包含设备类型（'cpu'或'cuda'）及可选的设备序号（id）。...Tensors 和 Modules 的 to 方法可用于将对象轻松移动到不同的设备（而不必根据上下文信息调用 cpu() 或 cuda()） 我们推荐用以下的模式： # at beginning of
在先前版本的 PyTorch 中，我们通常需要指定数据类型（例如float vs double），设备类型（cpu vs cuda）和布局（dense vs sparse）作为“张量类型”。...torch.device torch.device 包含设备类型（'cpu'或'cuda'）及可选的设备序号（id）。...编写一些与设备无关的代码 先前版本的 PyTorch 很难编写一些设备不可知或不依赖设备的代码（例如，可以在没有修改的情况下，在CUDA环境下和仅CPU环境的计算机上运行）。...和Modules的to方法可用于将对象轻松移动到不同的设备（而不必根据上下文信息调用cpu（）或cuda（）） 我们推荐用以下的模式： # at beginning of the script device...＃4886 将 .cuda（）中的 async 参数重命名为 non_blocking 新版本的 PyTorch 中，转换调用中所需的 async 关键字参数已被弃用，并且被non_blocking所替代
当然，训练时的 trick 还有第二个，就是不冻结前面的层，而是修改前面的参数学习率，因为我们的优化器里面有参数组的概念，我们可以把网络的前面和后面分成不同的参数组，使用不同的学习率进行训练，当前面的学习率为...函数：转换数据类型 / 设备 tensor.to (*args,kwargs) x = torch.ones ((3,3)) x = x.to (torch.float64) # 转换数据类型...x = torch.ones ((3,3)) x = x.to ("cuda") # 设备转移 module.to (*args,kwargs) linear = nn.Linear (2,2...torch.cuda.manual_seed (): 为当前 GPU 设置随机种子 torch.cuda.manual_seed_all (): 为所有可见可用 GPU 设置随机种子 torch.cuda.set_device...(): 设置主 GPU（默认 GPU）为哪一个物理 GPU（不推荐） 推荐的方式是设置系统的环境变量：os.environ.setdefault ("CUDA_VISIBLE_DEVICES","2,3
一般通过标识符global修饰，调用通过>>，用于说明内核函数中的线程数量，以及线程是如何组织的。 3....调用时必须声明内核函数的执行参数。 7....可使用亍一维、二维或三维的索引来标识线程，构成一维、二维或三维线程块。 3. dim3结构类型变量用在核函数调用的>>中。 4....函数修饰符 1. global，表明被修饰的函数在设备上执行，但在主机上调用。 2. device，表明被修饰的函数在设备上执行，但只能在其他device函数或者global函数中调用。...在调用cudaMemcpyAsync()时，只是放置一个请求，表示在流中执行一次内存复制操作，这个流是通过参数stream来指定的。
已移除了单例对象 core.token，现在用户应该创建和使用新的 core.Token 对象。 在 GPU 上，默认情况下，Threefry PRNG 实现不再降低为内核调用。...为了修复一个边缘情况，调用 jax.lax.cond() 时，如果第二个和第三个参数是可调用的，则使用五个参数总是解析为文档中记录的 “common operands” cond 行为，即使其他操作数也是可调用的...在 jax.jit 上长期不允许非哈希静态参数，但在 jax.pmap 上仍然允许；jax.pmap 使用对象标识比较非哈希静态参数。...现在主机回调机制每个本地设备使用一个线程来调用 Python 回调。以前所有设备共用一个线程。这意味着现在回调可能交错调用。仍然会按顺序调用一个设备对应的所有回调。...当涉及到包含 uint64、有符号整型和第三种类型的三个或更多术语的类型提升时，现在与参数顺序无关。
错误原因在 PyTorch 中，当您试图将一个已经在 CUDA 设备上训练好的模型加载到 CPU 上时，或者当尝试将一个在 CUDA 设备上训练好的模型加载到不支持 CUDA 的设备上时，就会出现这个错误...这通常是因为您的代码中调用了torch.cuda.is_available()函数，而它返回的值为 False。...CUDA 设备上训练好的模型加载到不支持 CUDA 的设备上，或者是将其加载到 CPU 上。...在尝试加载已保存的模型参数时，我们使用try-except块捕获可能出现的运行时错误。...map_location=torch.device('cpu')参数将模型参数保存在CPU上加载。
我们可以将张量看作是由一些数据构成的，还有一些元数据描述了张量的大小、所包含的元素的类型（dtype）、张量所在的设备（CPU 内存？CUDA 内存？） ?...在最抽象的层面上，当你调用 torch.mm 时，会发生两次调度： ? 第一次调度基于设备类型和张量布局：比如是 CPU 张量还是 CUDA张量，是有步幅的张量还是稀疏的张量。...首先，有三个独立地确定张量类型的配套参数： device（设备）：描述了实际存储张量的物理内存，比如在 CPU、英伟达 GPU（cuda）、AMD GPU（hip）或 TPU（xla）上。...这刚好是因为我们有一个对所有设备类型（CPU 和 CUDA）都一样的 add 的实现；如果我们刚好有不同的实现，我们可能最终会得到 CPUFloatType::add 这样的结果。...这个模式能提供你的函数的 mypy 风格类型，并控制是否为 Tensor 上的方法或函数生成捆绑包。你还可以告诉模式针对给定的设备-布局组合，应该调用你的算子的哪种实现。
我们可以将张量看作是由一些数据构成的，还有一些元数据描述了张量的大小、所包含的元素的类型（dtype）、张量所在的设备（CPU 内存？CUDA 内存？）...在最抽象的层面上，当你调用 torch.mm 时，会发生两次调度： 第一次调度基于设备类型和张量布局：比如是 CPU 张量还是 张量，是有步幅的张量还是稀疏的张量。...首先，有三个独立地确定张量类型的配套参数： device（设备）：描述了实际存储张量的物理内存，比如在 CPU、英伟达 GPU（cuda）、AMD GPU（hip）或 TPU（xla）上。...这刚好是因为我们有一个对所有设备类型（CPU 和 CUDA）都一样的 add 的实现；如果我们刚好有不同的实现，我们可能最终会得到 CPUFloatType::add 这样的结果。...这个模式能提供你的函数的 mypy 风格类型，并控制是否为 Tensor 上的方法或函数生成捆绑包。你还可以告诉模式针对给定的设备-布局组合，应该调用你的算子的哪种实现。
为此，您可以将log_device_placement选项设置为True；这告诉放置器在放置节点时记录消息。...TensorFlow 会调用这个函数来进行每个需要放置在设备块中的操作，并且该函数必须返回设备的名称来固定操作。...它协调跨任务的计算，依靠辅助服务实际执行其他任务的计算并获得结果。 固定任务的操作 通过指定作业名称，任务索引，设备类型和设备索引，可以使用设备块来锁定由任何任务管理的任何设备上的操作。...task:0/gpu:1") b = a + 2 c = a + b 如前所述，如果您省略设备类型和索引，则 TensorFlow 将默认为该任务的默认设备; 例如，将操作固定到...跨多个参数服务器的分片变量 正如我们很快会看到的那样，在分布式设置上训练神经网络时，常见模式是将模型参数存储在一组参数服务器上（即"ps"作业中的任务），而其他任务则集中在计算上（即 ，"worker"
Storage 的一个关键特性是它的数据排列是连续的，这使得数据可以迅速地在设备之间传输，例如从 CPU 到 GPU，省去了频繁索引的操作。...此外，Storage 可以存在于不同的设备上，如 CPU 或 CUDA（GPU）。...4. gpu 参数 和 cpu 参数互换 我们接着将探讨如何利用 Storage 实现 GPU 和 CPU 之间的数据互换，这对于处理大型数据集或进行复杂的数据处理任务时尤其有用。...这在处理需要大量连续物理存储空间的复杂模型时显得尤为重要。 例如在混合专家模型（MoE）中，系统需要根据不同的请求动态调用不同的专家（模型）。...这种不连续性可能导致在将参数 offload 到 CPU 或重新加载到 GPU 时，因频繁的内存访问和索引操作而增加通信开销。
：比如说运行自己编写的 PyTorch 代码的时候，PyTorch 提示你说数据类型不匹配，需要一个 double 的 tensor 但是你给的却是 float；再或者就是需要一个 CUDA tensor...() 装饰一下要调试的函数，这个函数在执行的时候，就会自动 print 出来每一行的执行结果的 tensor 的形状、数据类型、设备、是否需要梯度的信息。...： Starting var:.. mask = tensor Starting var:.. x = tensor<(3,), float32, cuda:0...，我们主要去看输出的每个变量的设备，找找最早从哪个变量开始是在 CPU 上的。...这一行对应代码中的 y = torch.zeros(6)。于是我们意识到，在使用 torch.zeros 的时候，如果不人为指定设备的话，默认创建的 tensor 是在 CPU 上的。
于是就尝试把计算工作分解成小的任务，使用核函数在CUDA中加速计算。对于CUDA和OpenGL如何交互以前从来没有接触过，这次在实施时趟了不少的坑。...不过不管是哪一种互操作类型，其操作流程是一致的： 在OpenGL里面初始化Buffer Object 在CUDA中注册OpenGL中的Buffer Object CUDA锁定资源，获取操作资源的指针，在...CUDA核函数中进行处理 CUDA释放资源，在OpenGL中使用Buffer Object 下面就以代码为例，讲讲两种方式的异同： （1）OpenGL PBO/VBO在CUDA中的使用 // 初始化Buffer...，由于这里绑定的是VBO，属于Buffer对象，因此调用的CUDA API是这两个： cudaGraphicsGLRegisterBuffer(); cudaGraphicsResourceGetMappedPointer...这里因为得到的是CudaArray，处理时不方便操作，于是先在设备内存中 // 分配缓冲区处理，处理完后再把结果存到CudaArray中，仅仅是GPU内存中的操作。
ONNX作为中间层，的一头对接不同的机器学习模型框架，另外一头对接的是不同的编程语言（C++、Java、C#、Python……）、不同OS（windows、Linux……）、不同算力设备（CPU、CUDA...比如(1, pad_size) 表示的行数为1，列数为pad_size。值得一提的是，seq_len的shape不是二维的，它是标量，只有一维。...https://onnxruntime.ai/docs/api/python/api_summary.htmlonnxruntime中执行预测的主体是通过InferenceSession类型的对象进行的...预测预测过程就是InferenceSession对象调用run()方法，它的参数声明如下：run(output_names, input_feed, run_options=None)output_names...get_inputs()返回一个list，list中NodeArg类型的对象，这个对象有一个name变量表示参数的名称。
device (int, 可选, 默认为 -1) — CPU/GPU 支持的设备序数。将其设置为 -1 将利用 CPU，正数将在关联的 CUDA 设备 ID 上运行模型。...将其设置为 None 将使用 CPU，将其设置为正数将在关联的 CUDA 设备上运行模型。...device (int, 可选, 默认为 -1) — CPU/GPU 支持的设备序号。将其设置为-1 将利用 CPU，设置为正数将在关联的 CUDA 设备 ID 上运行模型。...device (int, 可选, 默认为 -1) — CPU/GPU 支持的设备序数。将其设置为 -1 将使用 CPU，设置为正数将在关联的 CUDA 设备上运行模型。...device (int, 可选, 默认为 -1) — CPU/GPU 支持的设备序数。将其设置为-1 将利用 CPU，正数将在关联的 CUDA 设备 ID 上运行模型。
每次计算关于张量的梯度时，都会调用这个钩子。钩子应该有以下签名:hook(grad) -> Tensor or None钩子不应该修改它的参数，但是它可以选择返回一个新的渐变，这个渐变将代替grad。...然后，当调用倒向时，通过调用每个函数对象的倒向()方法，并将返回的梯度传递给下一个函数s，按拓扑顺序处理图。通常，用户与函数交互的唯一方式是创建子类和定义新操作。这是一个推荐的扩展火炬。...它必须接受上下文ctx作为第一个参数，然后是任意数量的参数(张量或其他类型)。上下文可用于存储张量，然后在向后传递期间检索张量。...有效密钥包括:cpu_time、cuda_time、cpu_time_total、cuda_time_total、count。返回值包含表的字符串。...seq是一个运行计数器，每次创建一个新的后向函数对象并为后向保存时，seq都会递增。
preface 项目需要，就将 MODNet 官方提供的模型转成 torchscript 形式，方便在手机上也能够调用 torch.jit.script 不支持 lambda 表达式，所以要拆开来写模型前向代码...None 会报错，要么删掉要么赋值其他的东西 RuntimeError: Expected a default value of type Tensor (inferred) on parameter...None 再赋值为一个 tensor 时会报错，需要初始化其为一个 tensor 类型数据 RuntimeError: Variable 'pred_semantic' previously has...，所以模型参数的 key 前面会有一个 module.xx 前缀，比如正常的参数名是 hr_branch.conv_hr.1.layers.0.weight，如果是多卡的话名称就会变成 module.hr_branch.conv_hr....1.layers.0.weight，因此我们只需要将 key 的前缀去掉，然后让模型加载新的参数就行了 # create MODNet and load the pre-trained ckpt modnet
这个包增加了对CUDA张量类型的支持，它实现了与CPU张量相同的功能，但是它们利用gpu进行计算。...class torch.cuda.device(device)[source]更改所选设备的上下文管理器。参数device (torch.device or int) – 要选择的设备索引。...class torch.cuda.device_of(obj)[source]将当前设备更改为给定对象的设备的上下文管理器。您可以同时使用张量和存储作为参数。...如果一个给定的对象没有分配在GPU上，这是一个no-op。参数obj (Tensor or Storage) – 在选定设备上分配的对象。...如果设备为None(默认)，则使用current_device()提供的当前设备。返回值主要和次要cuda功能的设备，返回类型。
本来Cuda用的挺好，为了Apple，放弃Cuda，改投OpenCl。...计算是由Shader子程序（核函数）完成的，Shader编程所使用的语言衍生自c++14，所以跟cpu通讯所使用的数据结构基本都是使用c语言可以接受的类型。...大多情况下单个内核的计算速度并不快，使用GPU加速计算的原因是GPU都具有很多个计算单元进行并行的计算。 通常在Shader函数的参数中，至少包含3个部分：输入、输出、进程的ID。...makeCommandBuffer() //命令编码器是用于将一条GPU核函数调用的函数、参数等打包到一起 let encoder = cmds!....//设置一条GPU核函数调用的函数及其相关参数，如前所述，必须使用C兼容的类型 encoder.setComputePipelineState(pipeline) encoder.setBuffer(dataBuffer
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