在PyTorch中,将一个类的所有参数和对象发送到同一设备可以通过以下步骤实现:
以下是一个示例代码,演示了如何将一个类的所有参数和对象发送到PyTorch中的同一设备:
import torch
class MyClass(torch.nn.Module):
def __init__(self):
super(MyClass, self).__init__()
self.param1 = torch.nn.Parameter(torch.randn(3, 3))
self.param2 = torch.nn.Parameter(torch.randn(3, 3))
self.tensor1 = torch.randn(3, 3)
self.tensor2 = torch.randn(3, 3)
def to(self, device):
self.param1 = self.param1.to(device)
self.param2 = self.param2.to(device)
self.tensor1 = self.tensor1.to(device)
self.tensor2 = self.tensor2.to(device)
device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
my_object = MyClass()
my_object.to(device)
在上述示例中,MyClass类包含两个参数param1和param2,以及两个张量tensor1和tensor2。在to()方法中,使用to(device)将所有参数和张量发送到指定设备。
这样,通过调用my_object.to(device),就可以将MyClass类的所有参数和对象发送到PyTorch中的同一设备。
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