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我有一个简单的神经网络模型，我应用 cuda()或 DataParallel()在模型上，如下所示。
model = torch.nn.DataParallel(model).cuda()
model = model.cuda()
cuda() ，我需要将批量输入显式转换为
cuda()然后交给模型，否则返回如下错误。
torch.index_select received an invalid combination of arguments - got (torch.cuda.FloatTensor, int, torch.LongTensor)
cuda() ?
最佳答案
因为，DataParallel 允许 CPU 输入，因为第一步是将输入传输到适当的 GPU。
信息来源:https://discuss.pytorch.org/t/cuda-vs-dataparallel-why-the-difference/4062/3
关于pytorch - CUDA 与 DataParallel : Why the difference?，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/44580450/
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我有一个简单的神经网络模型，我应用 cuda()或 DataParallel()在模型上，如下所示。 model = torch.nn.DataParallel(model).cuda() 或者， m
我想做的是在我的自定义 RNN 类中使用 DataParallel。 好像我以错误的方式初始化了 hidden_0 ...... class RNN(nn.Module): def __i
看起来像使用 torch.nn.DataParallel改变输出大小。 虽然在官方文档 https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#torch.nn.DataPar
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如果我的模型仅包含 nn.Module 层，例如 nn.Linear，则 nn.DataParallel 可以正常工作。 x = torch.randn(100,10) class normal_mo
我正在尝试更改一些 PyTorch 代码，以便它可以在 CPU 上运行。 模型是用 torch.nn.DataParallel() 训练的，所以当我加载预训练模型并尝试使用它时，我必须使用 nn.Da
这是一个用于运行基于字符的语言生成的 RNN 模型: class RNN(nn.Module): def __init__(self, input_size, hidden_size, out
我在脚本中使用了多个Gpu的DataParallel。torch.nn.DataParallel仅使用id为0的gpu，而不使用id为1的gpu。因此利用率非常低。以下是完整代码: from __fu
我是一名优秀的程序员,十分优秀！