不懂pytorch cuda对tensor的定义以及减少cpu的方法？其实想解决这个问题也不难，下面让小编带着大家一起学习怎么去解决，希望大家阅读完这篇文章后大所收获。

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cuda上tensor的定义

a = torch.ones(1000,1000,3).cuda()

某一gpu上定义

cuda1 = torch.device('cuda:1')
b = torch.randn((1000,1000,1000),device=cuda1)

删除某一变量

del a

在cpu定义tensor然后转到gpu

torch.zeros().cuda()

直接在gpu上定义，这样就减少了cpu的损耗

torch.cuda.FloatTensor(batch_size, self.hidden_dim, self.height, self.width).fill_(0)

补充知识：pytorch cuda.FloatTensor->FloatTensor

错误类型：

RuntimeError: Input type (torch.cuda.FloatTensor) and weight type (torch.FloatTensor）

定义残差块时定义在model的外面，在使用gpu进行训练的时候，残差块的参数是torch.FloatTensor类型，

虽然使用了model.cuda(),但是只对model里面的参数在gpu部分，所以把残差块对应的操作都在model的__init__(），

重新定义，即可解决问题

感谢你能够认真阅读完这篇文章，希望小编分享pytorch cuda对tensor的定义以及减少cpu的方法内容对大家有帮助，同时也希望大家多多支持创新互联，关注创新互联行业资讯频道，遇到问题就找创新互联，详细的解决方法等着你来学习!

文章标题：pytorchcuda对tensor的定义以及减少cpu的方法-创新互联
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