从实际的角度来看，有一个小题外话:

import torch
dev = torch.device("cuda") if torch.cuda.is_available() else torch.device("cpu")

这个开发人员现在知道是cuda还是cpu。

在使用cuda时，处理模型和张量的方式是不同的。一开始有点奇怪。

import torch
import torch.nn as nn
dev = torch.device("cuda") if torch.cuda.is_available() else torch.device("cpu")
t1 = torch.randn(1,2)
t2 = torch.randn(1,2).to(dev)
print(t1)  # tensor([[-0.2678,  1.9252]])
print(t2)  # tensor([[ 0.5117, -3.6247]], device='cuda:0')
t1.to(dev)
print(t1)  # tensor([[-0.2678,  1.9252]])
print(t1.is_cuda) # False
t1 = t1.to(dev)
print(t1)  # tensor([[-0.2678,  1.9252]], device='cuda:0')
print(t1.is_cuda) # True

class M(nn.Module):
    def __init__(self):        
        super().__init__()        
        self.l1 = nn.Linear(1,2)

    def forward(self, x):                      
        x = self.l1(x)
        return x
model = M()   # not on cuda
model.to(dev) # is on cuda (all parameters)
print(next(model.parameters()).is_cuda) # True

这一切都很棘手，一旦理解它，就可以帮助您快速处理较少的调试。

步骤1:导入火炬库

import torch

#步骤2:创建张量

tensor = torch.tensor([5, 6])

#步骤3:查找设备类型

#输出1:在下面的输出中，我们可以得到size(tensor.shape)， dimension(tensor.ndim)， #和处理张量的设备

tensor, tensor.device, tensor.ndim, tensor.shape

(tensor([5, 6]), device(type='cpu'), 1, torch.Size([2]))

#or

#输出2:在下面，输出我们可以得到的唯一设备类型

tensor.device

device(type='cpu')

#由于我的系统使用cpu处理器“第11代英特尔(R)酷睿(TM) i5-1135G7 @ 2.40GHz 2.42 GHz”

#find，如果张量处理GPU?

print(tensor, torch.cuda.is_available()

# the output will be

tensor([5, 6]) False 

#上面的输出是假的，因此它不在gpu上

#快乐编码:)

这里几乎所有的答案都引用torch.cuda.is_available()。然而，这只是硬币的一部分。它告诉你GPU(实际上是CUDA)是否可用，而不是它是否实际被使用。在一个典型的设置中，你会像这样设置你的设备:

device = torch.device("cuda") if torch.cuda.is_available() else torch.device("cpu")

但在更大的环境中(例如研究)，通常也会给用户更多的选择，因此根据输入，他们可以禁用CUDA，指定CUDA id，等等。在这种情况下，是否使用GPU不仅仅取决于GPU是否可用。在设备被设置为torch设备之后，您可以获取它的type属性来验证它是否是CUDA。

if device.type == 'cuda':
    # do something

如果你使用的是Linux，我建议安装nvtop https://github.com/Syllo/nvtop

你会得到这样的结果:

从实际的角度来看，有一个小题外话:

import torch
dev = torch.device("cuda") if torch.cuda.is_available() else torch.device("cpu")

这个开发人员现在知道是cuda还是cpu。

在使用cuda时，处理模型和张量的方式是不同的。一开始有点奇怪。

import torch
import torch.nn as nn
dev = torch.device("cuda") if torch.cuda.is_available() else torch.device("cpu")
t1 = torch.randn(1,2)
t2 = torch.randn(1,2).to(dev)
print(t1)  # tensor([[-0.2678,  1.9252]])
print(t2)  # tensor([[ 0.5117, -3.6247]], device='cuda:0')
t1.to(dev)
print(t1)  # tensor([[-0.2678,  1.9252]])
print(t1.is_cuda) # False
t1 = t1.to(dev)
print(t1)  # tensor([[-0.2678,  1.9252]], device='cuda:0')
print(t1.is_cuda) # True

class M(nn.Module):
    def __init__(self):        
        super().__init__()        
        self.l1 = nn.Linear(1,2)

    def forward(self, x):                      
        x = self.l1(x)
        return x
model = M()   # not on cuda
model.to(dev) # is on cuda (all parameters)
print(next(model.parameters()).is_cuda) # True

这一切都很棘手，一旦理解它，就可以帮助您快速处理较少的调试。

简单地从命令提示符或Linux环境中运行以下命令。

python -c 'import torch; print(torch.cuda.is_available())'

上面应该打印为True

python -c 'import torch; print(torch.rand(2,3).cuda())'

它应该打印以下内容:

tensor([[0.7997, 0.6170, 0.7042], [0.4174, 0.1494, 0.0516]], device='cuda:0')