name B: name C: new Boolean(name) D: name.length 答案: A 使用逻辑非运算符!，将返回一个布尔值，使用!!...通过将hasName设置为name，可以将hasName设置为等于传递给getName函数的值，而不是布尔值true。 new Boolean（true）返回一个对象包装器，而不是布尔值本身。...name.length返回传递的参数的长度，而不是布尔值true。
将其设置为-1 将利用 CPU，正数将在关联的 CUDA 设备 ID 上运行模型。您也可以传递本机torch.device或str。...将其设置为-1 将利用 CPU，正数将在关联的 CUDA 设备 ID 上运行模型。您也可以传递本机torch.device或str。...将其设置为-1 将利用 CPU，正数将在关联的 CUDA 设备 ID 上运行模型。您也可以传递本机torch.device或str。...将其设置为-1 将利用 CPU，将其设置为正数将在关联的 CUDA 设备 ID 上运行模型。您也可以传递本机torch.device或str。...将其设置为-1 将利用 CPU，正数将在关联的 CUDA 设备 ID 上运行模型。您也可以传递本机torch.device或str。
但是，可以使用map_location参数动态地将存储重新映射到另一组设备。storage参数是存储的初始反序列化，驻留在CPU上。storage参数是存储的初始反序列化，驻留在CPU上。...内置的位置标签是“cpu”为cpu张量和“cuda:device_id”(例如:device_id)。“cuda:2”)表示cuda张量。map_location应该返回None或一个存储。...如果map_location是一个torch.device对象或一个包含设备标签的字符串，它表示所有张量应该被加载的位置。...注意：默认情况下，我们将字节字符串解码为utf-8。...如果这个默认是不正确的,你可以使用一个额外的编码关键字参数指定应该如何加载这些对象,例如,encoding='latin1'中的一个解码字符串使用latin1编码中的一个,和encoding='bytes
PyTorch进行神经传递 生成对抗示例 使用ONNX将模型转移至Caffe2和移动端 第五章：PyTorch之文本篇 聊天机器人教程 使用字符级RNN生成名字 使用字符级RNN进行名字分类 在深度学习和...) 当从CPU上加载模型在GPU上训练时, 将torch.device('cpu')传递给torch.load()函数中的map_location参数.在这种情况下，使用 map_location参数将张量下的存储器动态的重新映射到...input = input.to(device) 当在GPU上训练并把模型保存在GPU，只需要使用model.to(torch.device('cuda'))，将初始化的 model 转换为 CUDA...时，将torch.load()函数中的map_location参数设置为cuda:device_id。...接下来，请务必调用model.to(torch.device('cuda'))将模型的参数张量转换为 CUDA 张量。
，你还可以使用my_tensor.requires_grad_()就地更改此标记，或者如上例所示，在创建时将其作为参数传递（默认为False），例如： >>> existing_tensor.requires_grad...double），设备类型（cpu或cuda）和布局（dense或sparse）作为“tensor type”。...TORCH.DEVICE torch.device包含设备类型的设备类型（cpu或cuda）和可选设备序号（id）。...它可以用torch.device(‘{device_type}’)或torch.device(‘{device_type}:{device_ordinal}’)初始化。...*：torch.from_numpy仅以NumPy ndarray作为输入参数。
如果你没有指定map_location参数，PyTorch会尝试将模型加载到默认设备上。...你可以使用以下代码指定map_location参数：pythonCopy codedevice = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else...map_location 参数的作用就是解决这个问题，它允许我们指定一个设备来加载模型，而不管当前设备是什么。该参数可以接收一个字符串或者一个 torch.device 对象作为输入。...以下是一些常见的使用情况：如果你的模型是在 GPU 上训练的，并且你希望将其加载到 CPU 上进行推理或继续训练，可以使用 'cpu' 作为 map_location 参数的值：pythonCopy codedevice...GPU 上进行推理或继续训练，可以使用 'cuda:0'（如果你的目标 GPU 的索引是0）作为 map_location 参数的值：pythonCopy codedevice = torch.device
，你还可以使用 my_tensor.requires_grad_（requires_grad = True） 在原地更改此标志，或者如上例所示，在创建时将其作为参数传递（默认为 False）来实现，代码如下...torch.device torch.device 包含设备类型（'cpu'或'cuda'）及可选的设备序号（id）。...它可以通过 torch.device（'{device_type}'） 或 torch.device（'{device_type}：{device_ordinal}'）来初始化所选设备。...（例如 torch.zeros（（2，3）））或可变参数（例如 torch.zeros（2,3））来指定。...其中：torch.from_numpy 只接受一个 NumPy ndarray 类型作为其输入参数。
每个图像可以使用一个或多个文本查询来执行零样本文本条件对象检测。 2.3 应用场景 野生动物保护：可以识别未预先训练的稀有或新发现的物种，帮助研究人员监控和保护生物多样性。...2.4 pipeline参数 2.4.1 pipeline对象实例化参数 model（PreTrainedModel或TFPreTrainedModel）— 管道将使用其进行预测的模型。...将其设置为 -1 将利用 CPU，设置为正数将在关联的 CUDA 设备 ID 上运行模型。...您可以传递本机torch.device或str太 torch_dtype（str或torch.dtype，可选） - 直接发送model_kwargs（只是一种更简单的快捷方式）以使用此模型的可用精度（...2.4.2 pipeline对象使用参数 image（str、List[str]或PIL.Image）List[PIL.Image]——管道处理三种类型的图像： 包含指向图像的 http 链接的字符串
然后，下载NVIDIA驱动和CUDA并按照提示设置适当的路径。当这些准备工作完成，就可以使用nvidia-smi命令来查看显卡信息。 !...默认情况下，张量是在内存中创建的，然后使用CPU计算它。 在PyTorch中，CPU和GPU可以用torch.device('cpu')和torch.device('cuda')表示。...如果有多个GPU，我们使用torch.device(f'cuda:{i}')来表示第 i 块GPU（ i 从0开始）。另外，cuda:0和cuda是等价的。...下面的代码将模型参数放在GPU上。...在下面的章节中，我们将看到几个这样的例子。 小结 我们可以指定用于存储和计算的设备，例如CPU或GPU。默认情况下，数据在主内存中创建，然后使用CPU进行计算。
它是惰性初始化的，所以您总是可以导入它，并使用is_available()来确定您的系统是否支持CUDA。CUDA semantics提供了更多关于使用CUDA的细节。...如果这个参数是负整数或None，那么它就是no-op。torch.cuda.device_count()[source]返回可用的gpu数量。...class torch.cuda.device_of(obj)[source]将当前设备更改为给定对象的设备的上下文管理器。您可以同时使用张量和存储作为参数。...参数seed (int) – The desired seed.torch.cuda.seed()[source]将生成随机数的种子设置为当前GPU的随机数。...参数 device (torch.device or int, optional) – 一种分配数据流的设备。如果设备为None(默认值)或负整数，则使用当前设备。
将其设置为 -1 将利用 CPU，设置为正数将在关联的 CUDA 设备 ID 上运行模型。...您可以传递本机torch.device或str太 torch_dtype（str或torch.dtype，可选） - 直接发送model_kwargs（只是一种更简单的快捷方式）以使用此模型的可用精度（...如果传递了字符串或字符串列表，则此管道将继续每个提示。或者，可以传递“聊天”（以带有“role”和“content”键的字典列表的形式），或传递此类聊天的列表。...传递聊天时，将使用模型的聊天模板对其进行格式化，然后再将其传递给模型。 return_tensors ( bool，可选，默认为False) — 是否在输出中返回预测的张量（作为标记索引）。...这里介绍两种pipeline使用方法： 针对基础模型，直接返回补全的结果。 针对对话模型，它还可以接受一个或多个聊天，在这种情况下，pipeline将以聊天模式运行，并通过添加其响应来继续聊天。
文生文则主要指的是将一段文本转换为另一段文本的技术，例如：机器翻译、文本摘要、风格转换，这种技术通常使用序列到序列（Seq2Seq）模型或变换器（Transformer）模型来训练语言模型，从而能够根据输入的文本生成新的文本内容...将其设置为 -1 将利用 CPU，设置为正数将在关联的 CUDA 设备 ID 上运行模型。...您可以传递本机torch.device或str太 torch_dtype（str或torch.dtype，可选） - 直接发送model_kwargs（只是一种更简单的快捷方式）以使用此模型的可用精度（...如果传递了字符串或字符串列表，则此管道将继续每个提示。或者，可以传递“聊天”（以带有“role”和“content”键的字典列表的形式），或传递此类聊天的列表。...传递聊天时，将使用模型的聊天模板对其进行格式化，然后再将其传递给模型。 return_tensors ( bool，可选，默认为False) — 是否在输出中返回预测的张量（作为标记索引）。
详细论文 2.3 pipeline参数 2.3.1 pipeline对象实例化参数 model（PreTrainedModel或TFPreTrainedModel）— 管道将使用其进行预测的模型。...将其设置为 -1 将利用 CPU，设置为正数将在关联的 CUDA 设备 ID 上运行模型。...您可以传递本机torch.device或str太 torch_dtype（str或torch.dtype，可选） - 直接发送model_kwargs（只是一种更简单的快捷方式）以使用此模型的可用精度（...2.3.2 pipeline对象使用参数 images（str、或）——管道处理三种类型的图像List[str]：PIL.ImageList[PIL.Image] 包含指向图像的 http 链接的字符串...包含图像本地路径的字符串 直接在 PIL 中加载的图像 管道可以接受单张图片或一批图片，然后必须以字符串形式传递。
常见的技术包括： 对比学习：模型通过区分相似和不相似的数据对来学习。 预测任务：模型从其他部分预测输入数据的一部分，例如预测句子中的下一个词或从其周围环境中预测词的上下文。...通过中心化分布，鼓励学生更多地关注对准确预测至关重要的显著特征，而不是受数据中的变化或偏差的影响。这有助于更有效的知识传递，并可能导致学生模型的性能提高。...) 在这里，我们传递学生和教师架构，这不过是标准的视觉变换器，即ViT-B/16或ViT-L/16，正如第一篇论文中提出的。...在这里，我们将torch设置为no_grad()函数，以确保教师的参数不会通过反向传播更新。 最后，我们再次根据论文中提出的方法计算蒸馏损失。...作为最后一步，我们将再次将torch设置为no_grad()并通过移动平均更新中心。我们根据教师的输出更新中心，因此它与训练过程中输出数据分布的变化保持一致。
自动微分模块 TensorFlow、Caffe 和 CNTK 等大多数框架都使用静态计算图，开发者必须建立或定义一个神经网络，并重复使用相同的结构来执行模型训练。...对于可重复实验，有必要为使用随机数生成的任何数据设置随机种子（如果也使用随机数，则包括随机或 numpy）。...在将 device 设置为 GPU 时，.to(device) 是一种将设备参数（和缓存器）发送到 GPU 的便捷方式，且在将 device 设置为 CPU 时不会做任何处理。...在将网络参数传递给优化器之前，把它们传递给适当的设备非常重要，不然的话优化器不能正确地追踪参数。...如果你想一次运行多个任务，在具有多进程或多个脚本的情况下，通过将环境变量 OMP_NUM_THREADS 设置为 1 或另一个较小的数字来手动减少线程，这样做减少了 CPU thrashing 的可能性
2.4 pipeline参数 2.4.1 pipeline对象实例化参数 model（PreTrainedModel或TFPreTrainedModel）— 管道将使用其进行预测的模型。...args_parser（ArgumentHandler，可选） - 引用负责解析提供的管道参数的对象。 device（int，可选，默认为 -1）— CPU/GPU 支持的设备序号。...将其设置为 -1 将利用 CPU，设置为正数将在关联的 CUDA 设备 ID 上运行模型。...您可以传递本机torch.device或str太 torch_dtype（str或torch.dtype，可选） - 直接发送model_kwargs（只是一种更简单的快捷方式）以使用此模型的可用精度（...2.4.2 pipeline对象使用参数 image（str、List[str]或PIL.Image）List[PIL.Image]——管道处理三种类型的图像： 包含指向图像的 http 链接的字符串
2.3 pipeline参数 2.3.1 pipeline对象实例化参数 model（PreTrainedModel或TFPreTrainedModel）— 管道将使用其进行预测的模型。...将其设置为 -1 将利用 CPU，设置为正数将在关联的 CUDA 设备 ID 上运行模型。...您可以传递本机torch.device或str太 torch_dtype（str或torch.dtype，可选） - 直接发送model_kwargs（只是一种更简单的快捷方式）以使用此模型的可用精度（...) 链接的字符串 包含图像本地路径的字符串 直接在 PIL 中加载的图像 该管道可以接受单个图像或一批图像。...默认情况下将使用generate默认值。 generate_kwargs（Dict，可选）——传递它以将所有这些参数直接发送到generate允许完全控制此函数。
这代表将模型加载到指定设备上。其中，device=torch.device("cpu")代表的使用cpu，而device=torch.device("cuda")则代表的使用GPU。...当我们指定了设备之后，就需要将模型加载到相应设备中，此时需要使用model=model.to(device)，将模型加载到相应的设备中。将由GPU保存的模型加载到CPU上。...将torch.load()函数中的map_location参数设置为torch.device('cpu')device = torch.device('cpu')model = TheModelClass...map_location是将模型加载到GPU上，model.to(torch.device('cuda'))是将模型参数加载为CUDA的tensor。...最后保证使用.to(torch.device('cuda'))方法将需要使用的参数放入CUDA。
可以使用model.to(device)函数将模型移动到所选的设备上。5. 检查设备是否具备 CUDA 能力最后，请确保您的计算机设备满足运行使用 CUDA 的要求。...如果您有任何问题或疑问，请随时提出。...然后，我们加载模型并使用model.to(device)将其移动到正确的设备上。 在尝试加载已保存的模型参数时，我们使用try-except块捕获可能出现的运行时错误。...map_location=torch.device('cpu')参数将模型参数保存在CPU上加载。...如果CUDA可用，可将torch.device("cuda")作为设备参数，并使用.to(device)方法将模型及相关数据移动到GPU上。这样可以利用GPU的计算能力加速任务的运行。
通过这种方式，模型可以学习 100 种语言的内部表征，然后可以使用这些表征提取对下游任务有用的特征：例如，如果您有一个带标签的句子数据集，则可以使用 XLM-RoBERTa 模型生成的特征作为输入来训练标准分类器...将其设置为 -1 将利用 CPU，设置为正数将在关联的 CUDA 设备 ID 上运行模型。...您可以传递本机torch.device或str太 torch_dtype（str或torch.dtype，可选） - 直接发送model_kwargs（只是一种更简单的快捷方式）以使用此模型的可用精度（...如果传递了字符串或字符串列表，则此管道将继续每个提示。或者，可以传递“聊天”（以带有“role”和“content”键的字典列表的形式），或传递此类聊天的列表。...传递聊天时，将使用模型的聊天模板对其进行格式化，然后再将其传递给模型。 return_tensors ( bool，可选，默认为False) — 是否在输出中返回预测的张量（作为标记索引）。
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