pytorch查看torch.Tensor和model是否在CUDA上的实例

pytorch中对神经网络模型中的参数进行初始化方法如下：首先定义了一个初始化函数，接着进行调用就ok了，不过要先把网络模型实例化：此上就完成了对模型中训练参数的初始化。在知乎上也有看到一个类似的版本

1.(以前)Variable是torch.autograd中的数据类型,主要用于封装Tensor,进行自动求导: data:被包装的tensor grad:data的梯度 grad_fn:创建Tens

首先贴上参考教程的链接pytorch配置教程 如果是Ubuntu下配置参考链接ubuntu下配置pytorch https://www.cnblogs.com/jisongxie/p/10055411

pytorch的安装按照官网上来操作是最快速也最稳妥的方式。https://pytorch.org/get-started/locally/ 官网非常贴心的给出了各种安装方式,满足各种需求 首先关于p

Pytorch-0.4.1兼容CUDA9.0，下载进入文件目录安装即可

但有的对应安装包无法使用，有可能是由于卡太旧的原因。步骤一：使用nvidia-smi查询驱动版本：如图中Driver Version所示，该卡目前的驱动版本为384.81。此方法指定PyTorch版本

想学习如何在win10系统下安装最新的cuda、anaconda、torch-gpu和tensorflow-gpu吗？别担心，这篇教程适合0基础新手，亲自试过都能成功安装的。不要再被繁琐的安装步骤和错

在各种系统上查看WWN，windows，linux，unix

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cudaGPU实例