PyTorch torch.cuda.synchronize Funktion
PyTorch torch Referenzhandbuch
torch.cuda.synchronizeist eine Funktion in PyTorch, die zur CUDA-Synchronisierung verwendet wird. Sie wartet, bis alle CUDA-Kerne die aktuelle Aufgabe abgeschlossen haben, und stellt sicher, dass CPU- und GPU-Operationen synchronisiert sind.
Funktionsdefinition
torch.cuda.synchronize(device=None)
Anwendungsbeispiel
Beispiel
import torch
import time
# Beispiel für CUDA-Synchronisierung
if torch.cuda.is_available():
# Einen CUDA-Tensor erstellen und Operationen ausführen
x = torch.randn(1000, 1000).cuda()
y = torch.mm(x, x)
# CUDA-Operationen synchronisieren
torch.cuda.synchronize()
print("CUDA-Operationen synchronisiert")
else:
print("CUDA nicht verfügbar")
import time
# Beispiel für CUDA-Synchronisierung
if torch.cuda.is_available():
# Einen CUDA-Tensor erstellen und Operationen ausführen
x = torch.randn(1000, 1000).cuda()
y = torch.mm(x, x)
# CUDA-Operationen synchronisieren
torch.cuda.synchronize()
print("CUDA-Operationen synchronisiert")
else:
print("CUDA nicht verfügbar")
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