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CPU

CPUは、コンピュータの中心となる処理装置(プロセッサ)で中央処理装置とも呼ばれています。プログラム演算や数値計算、その他の演算ユニットをコントロール。スマホやPCによって内蔵されているCPUは異なりますが、処理性能が早いほど良いとされています。

PyTorch

PyTorchは、オープンソースのPython向けの機械学習ライブラリ。Facebookの人工知能研究グループが開発を主導しています。強力なGPUサポートを備えたテンソル計算、テープベースの自動微分による柔軟なニューラルネットワークの記述が可能です。

NumPy

NumPyはPythonのプログラミング言語の科学的と数学的なコンピューティングに関する拡張モジュールです。

Python 3.x

Python 3はPythonプログラミング言語の最新バージョンであり、2008年12月3日にリリースされました。

Python

Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

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PyTorchでTensorとモデルのGPU / CPUの切り替え

ttt.k

総合スコア3

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CPUは、コンピュータの中心となる処理装置(プロセッサ)で中央処理装置とも呼ばれています。プログラム演算や数値計算、その他の演算ユニットをコントロール。スマホやPCによって内蔵されているCPUは異なりますが、処理性能が早いほど良いとされています。

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投稿2021/12/19 15:21

編集2021/12/21 05:32

オートエンコーダを実装する際に以下のようなエラーが発生してしまいます、解決策がわかる方がいましたらご教授お願いいたします。

Tensor for 'out' is on CPU, Tensor for argument #1 'self' is on CPU, but expected them to be on GPU (while checking arguments for addmm)

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ベストアンサー

このコードだけではわかりません。

Tensorの演算で使用しているtorch.Tensor型のオブジェクトがtorch.cuda.FloatTensorとかtorch.cuda.IntTensorのようなGPU tensorでなければならないときにtorch.FloatTensorとかtorch.IntTensorのようなCPU tensorを使っているようです。

コード全体を調べてtorch.Tensor型のオブジェクトの定義で間違っているところを修正する必要があります。

参考

公式ドキュメント TORCH.TENSOR

投稿2021/12/19 22:34

ppaul

総合スコア24666

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