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假设模型原本是存储在CPU上的，然后我想把它移到GPU0上，那么我可以这样做:
device = torch.device('cuda:0')
model = model.to(device)
# or
model.to(device)
最佳答案
没有语义差异。 nn.Module.to函数将模型移动到设备。
但要谨慎。
对于张量 ( documentation ):
# tensor a is in CPU
device = torch.device('cuda:0')
b = a.to(device)
# a is still in CPU!
# b is in GPU!
# a and b are different
# model a is in CPU
device = torch.device('cuda:0')
b = a.to(device)
# a and b are in GPU
# a and b point to the same model
关于python - model.to(device) 和 model=model.to(device) 有什么区别？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/59560043/
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