如何在pytorch中从gpu返回cpu？

在PyTorch中，可以使用.cpu()方法将张量从GPU返回到CPU。该方法将返回一个新的CPU张量，该张量包含与原始GPU张量相同的数据。

以下是在PyTorch中从GPU返回CPU的示例代码：

import torch

# 创建一个在GPU上的张量
device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
tensor_gpu = torch.tensor([1, 2, 3]).to(device)

# 将张量从GPU返回到CPU
tensor_cpu = tensor_gpu.cpu()

# 打印CPU张量
print(tensor_cpu)

在上述示例中，首先检查是否有可用的GPU设备。然后，创建一个在GPU上的张量tensor_gpu。接下来，使用.cpu()方法将张量从GPU返回到CPU，并将结果存储在tensor_cpu中。最后，打印CPU张量tensor_cpu。

请注意，如果张量已经在CPU上，使用.cpu()方法不会产生任何影响，仍然会返回原始的CPU张量。

腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：

• 腾讯云GPU计算
• 腾讯云PyTorch