以下是根据提供的device_model找出的对应机型，格式为“device_model: 机型”vivo-V2219 vivo-V2127 vivo-V1930 vivo-V2154 vivo-V2134 vivo-vivo Y51 vivo-V2032 vivo-V2149 vivo-vivo Y55 vivo-NX709S vivo-vivo X7Plus L vivo-x100 vivo-P14Pro vivo-K3 vivo-V2145 vivo-V2136GA vivo-V2045 vivo-V2327 vivo-I2018 vivo-vivo X6Plus L vivo-vivo 1806 vivo-V2053 vivo-V2142 vivo-vivo 2019 vivo-V2333 vivo-I2214 vivo-vivo Y66i vivo-I2217 vivo-vivo 1807

根据您提供的信息，以下是vivo手机型号与对应的device_model列表：

• vivo-V2219: 未提供具体机型
• vivo-V2127: 未提供具体机型
• vivo-V1930: 未提供具体机型
• vivo-V2154: 未提供具体机型
• vivo-V2134: 未提供具体机型
• vivo-vivo Y51: vivo Y51
• vivo-V2032: 未提供具体机型
• vivo-V2149: 未提供具体机型
• vivo-vivo Y55: vivo Y55
• vivo-NX709S: 未提供具体机型
• vivo-vivo X7Plus L: vivo X7Plus L
• vivo-x100: 未提供具体机型
• vivo-P14Pro: 未提供具体机型
• vivo-K3: 未提供具体机型
• vivo-V2145: 未提供具体机型
• vivo-V2136GA: 未提供具体机型
• vivo-V2045: 未提供具体机型
• vivo-V2327: 未提供具体机型
• vivo-I2018: 未提供具体机型
• vivo-vivo X6Plus L: vivo X6Plus L
• vivo-vivo 1806: vivo 1806
• vivo-V2053: 未提供具体机型
• vivo-V2142: 未提供具体机型
• vivo-vivo 2019: vivo 2019
• vivo-V2333: 未提供具体机型
• vivo-I2214: 未提供具体机型
• vivo-vivo Y66i: vivo Y66i
• vivo-I2217: 未提供具体机型
• vivo-vivo 1807: vivo 1807

请注意，列表中有些device_model没有提供具体的vivo手机型号名称，可能需要进一步的信息来确定确切的机型。9

如何使用PyTorch的.to(device)方法将模型或张量移动到GPU上?

使用PyTorch的.to(device)方法可以将模型或张量移动到GPU上。首先，需要使用torch.device创建一个设备对象，如果GPU可用，可以将其设置为'cuda:0'，否则设置为'cpu'。然后，使用.to(device)方法将模型或张量移动到指定的设备上。例如，tensor.to('cuda:0')可以将张量移动到GPU上，model.to(device)可以将模型移动到指定的设备上。此外，.to(device)方法还可以同时改变张量的device和dtype，如tensor.to('cuda:0', torch.float64)。1111213152021

在PyTorch中，如何同时改变Tensor的device和dtype?

在PyTorch中，可以使用.to(device, dtype)方法同时改变Tensor的device和dtype。例如，tensor.to('cuda:0', torch.float64)可以将Tensor移动到GPU上，并将数据类型转换为torch.float64。此外，还可以使用.to()方法将Tensor移动到具有特定数据类型的另一个Tensor的设备上，如tensor.to(other, non_blocking=True)。1619

使用torch.device()函数创建设备对象时，如果GPU不可用，应该如何设置?

当使用torch.device()函数创建设备对象时，如果GPU不可用，可以将设备设置为'cpu'。可以使用以下代码动态选择设备：

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

这样，如果存在可用的GPU，device将被设置为'cuda:0'，否则将回退到'cpu'。1320

在PyTorch中，如何判断模型是在CPU还是GPU上运行?

在PyTorch中，可以通过检查模型参数的.device属性来判断模型是在CPU还是GPU上运行。例如，print(next(model.parameters()).device)将输出模型参数所在的设备。如果输出为'cuda:0'，则表示模型在GPU上运行；如果输出为'cpu'，则表示模型在CPU上运行。此外，还可以使用torch.cuda.is_available()函数检查CUDA是否可用。523242526272829

在PyTorch中，如何确保模型参数和张量的数据类型一致?

在PyTorch中，可以使用.float()或.to(torch.float)方法将模型参数和张量转换为相同的数据类型，以确保数据类型一致。例如，model.parameters().float()将模型的所有参数转换为torch.float32类型。此外，在加载模型时，可以使用torch.load(model_path, map_location='cuda:0')将模型加载到GPU上，并确保数据类型与GPU兼容。61617181934