Pytorch 如何有条件地使用torch.cuda.device（）

我有一些代码封装在：

with torch.cuda.device(self.device):
    # do a bunch of stuff

在我的

\uuuu init\uuuuu

中，我有：

self.device = torch.device('cuda:0') if torch.cuda.is_available() else torch.device('cpu')

---

但我对如何处理设备是cpu的情况有点困惑。因为

torch.cuda.device

已明确用于

cuda

。我应该为函数编写一个装饰器吗？似乎有点过分了

根据

设备（torch.device或int）–要选择的设备索引如果此参数为负整数或

None

，则为no op

基于此，我们可以使用

with torch.cuda.device(self.device if self.device.type == 'cuda' else None):
    # do a bunch of stuff

---

当

self.device

不是CUDA设备时，这将是不可操作的。“device（torch.device或int）–要选择的设备索引。如果此参数为负整数或

None

，则为no op。因此，可能类似于

使用torch.cuda.device（self.device如果self.device.type！=“cuda”否则为None）：

可以工作吗？如果没有明确的用例示例，很难说。很好（请随意添加答案，我会接受）！作为一个后续问题，有没有一种全局设置的方法，而不是在我需要使用这个上下文块的任何地方积极搜索？我没有真正使用这个功能，因为我通常会显式地将我的张量和模型参数移动到特定的设备（例如，

model.to（'cuda:1'）

或

t=torch.tensor）([1,2,3]）。到（'cuda:1'）

）。但似乎有一个函数可以选择一个设备，可能是一个全局解决方案。啊，对了！出于某种原因，我以为我测试了它，但它不起作用。但现在都完成了。谢谢