在PyTorch中,可以通过检查模型的设备信息来确定模型是在CPU上还是在设备(如GPU)上。
可以使用以下方法来确定模型的设备:
torch.device
函数来创建一个设备对象。例如,device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
会创建一个表示可用GPU的设备对象,如果没有可用的GPU,则会创建一个表示CPU的设备对象。model.device
属性访问模型的设备信息。例如,如果模型名为model
,可以通过model.device
来获取模型的设备信息。如果模型在CPU上,则返回cpu
;如果在GPU上,则返回cuda:0
(表示第一个可用的GPU)或类似的设备标识符。torch.Tensor
对象的device
属性来获取张量所在的设备信息。例如,对于一个名为tensor
的张量,可以通过tensor.device
来获取其所在的设备信息。通过上述方法,可以确定PyTorch模型的运行设备并判断其是否在CPU上或设备上(如GPU)运行。
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