在pytorch中,如果我没有写任何关于使用cpu / GPU,我的机器支持CUDA(torch.cuda.is_available()== True):
>我的脚本使用的是什么,cpu或GPU?
>如果cpu,我该怎么做才能让它在GPU上运行?我需要重写一切吗?
>如果是GPU,如果torch.cuda.is_available()== False,这个脚本会崩溃吗?
>这有助于加快培训速度吗?
>我知道Porting PyTorch code from CPU to GPU,但这已经过时了.这种情况在v0.4或即将推出的v1.0中是否会发生变化?
解决方法
我的方式是这样的(下面是pytorch 0.4):
dtype = torch.cuda.float if torch.cuda.is_available() else torch.float torch.zeros(2,2,dtype=dtype)
更新pytorch 0.4:
device = torch.device("cuda" if use_cuda else "cpu") model = MyRNN().to(device)