Метод is_cuda
Метод is_cuda позволяет определить, в какой памяти
в данный момент находится тензор. Он возвращает булево значение:
True, если тензор размещен на GPU, и False - если
на CPU. Этот метод полезен для отладки и для написания кода,
который должен корректно работать как на GPU, так и на CPU.
Синтаксис
tensor.is_cuda()
Пример
Создадим тензор на CPU и проверим его местоположение:
import torch
t = torch.tensor([1, 2, 3, 4, 5])
print(t.is_cuda)
Результат выполнения кода:
False
Пример
Теперь создадим тензор на GPU с помощью метода cuda
и проверим результат:
import torch
if torch.cuda.is_available():
t = torch.tensor([1, 2, 3, 4, 5]).cuda()
print(t.is_cuda)
Результат выполнения кода (при наличии GPU):
True
Пример
Метод is_cuda также можно использовать для
условного выполнения кода в зависимости от устройства:
import torch
t = torch.tensor([1, 2, 3, 4, 5])
if t.is_cuda:
print("Tensor on GPU")
else:
print("Tensor on CPU")
Результат выполнения кода:
"Tensor on CPU"
