如何从GPU中pytorch返回到CPU？

Question

我有一个pytorch文本分类，我想用GPU来提高运行速度。我用这部分代码检查CUDA并使用它：

if torch.cuda.device_count() > 1:
    print("Let's use", torch.cuda.device_count(), "GPUs!")
    my_rnn_model = nn.DataParallel(my_rnn_model)
if torch.cuda.is_available():
    my_rnn_model.cuda()

现在我要返回到使用CPU（而非GPU）。所以我清除这部分代码。但它一点儿也不工作，我收到此错误：

RuntimeError: cuda runtime error (8) : invalid device function at /opt/conda/conda-bld/pytorch_1503963423183/work/torch/lib/THC/THCTensorCopy.cu:204

请你指导我如何返回到CPU运行？

Answer 1

您可以设置您想要使用使用GPU设备：

device = torch.device('cuda:0' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')

对你来说只是你可以返回到使用CPU：

torch.device('cpu')

Answer 2

有一个.cpu()方法，相当于.cuda()，这是早期的版本了。

Answer 3

它会根据这个thread @soumith看起来像你的GT 425M拥有2.1不符合所需的PyTorch版本（至少3.0）的计算能力。

人机工程学，这是不可能的，您可以访问一些GPU相关的功能。

您可以检查计算能力here

更多信息here