我要评论pytorch指定device(cuda or cpu)
torch.device()
在pytorch中，你可以使用torch.device函数来设置设备（device）。
这个函数接受一个字符串作为参数，该字符串可以是 "cpu" 或 "cuda"，它指定了要在哪个设备上运行张量计算。
# 使用cpu
device = torch.device("cpu")
# 使用gpu（如果可用）
device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
device = torch.device("cuda:0")
device = torch.device("cuda:1")os.environ['cuda_visible_devices']
全局指定只能识别的cuda编号
os.environ['cuda_visible_devices']
是一个在运行 python 程序时可以设置可见的 cuda 设备的环境变量。
这个环境变量可以控制哪些 gpu 设备对 python 程序是可见的。
例如：
如果你想让你的程序只能看到编号为 0 的 gpu，你可以在运行程序前设置这个环境变量：
import os os.environ['cuda_visible_devices'] = '0'
或者你也可以设置多个 gpu，只需将它们的编号以逗号分隔：
import os os.environ['cuda_visible_devices'] = '0,1'
如果你想让程序对所有 gpu 都可见，只需将环境变量设置为空字符串：
os.environ['cuda_visible_devices'] = ''
说说torch.device的作用
torch.device代表将torch.tensor分配到的设备的对象。
torch.device包含一个设备类型（‘cpu’或‘cuda’）和可选的设备序号。
如果设备序号不存在，则为当前设备。
如：torch.tensor用设备构建‘cuda’的结果等同于‘cuda：x’，其中x是torch.cuda.current_device()的结果。
#开始脚本，创建一个张量
device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
...
#但是无论你获得一个新的tensor或者module
#如果他们已经在目标设备上则不会执行复制操作
input = data.to(device)
model = mymodule(...).to(device)总结
以上为个人经验，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持代码网。
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