小编thi*_*way的帖子

我有一个按时间顺序排序的事件数据集。我使用熊猫数据框。这是数据框的样子：

Time                         Event   Location    ID
2020-05-22 21:22:04.784622   start   UK          50
2020-05-22 21:43:07.060629   end     UK          50
2020-05-25 23:22:04.784622   start   UK          50
2020-05-25 23:43:07.060629   end     UK          50
2020-05-25 23:44:15.000566   start   US          30
2020-05-25 23:48:23.416348   start   Italy       70
2020-05-26 00:48:06.820164   end     US          30
2020-05-26 01:33:42.454450   end     Italy       70
2020-05-27 20:48:23.416348   start   Italy       30
2020-05-27 00:33:42.454450   end     Italy       30
etc

这就是我想要的：

Start_Time                   End_Time                    Location    ID
2020-05-22 21:22:04.784622   2020-05-22 21:43:07.060629  UK          50
2020-05-25 23:22:04.784622   2020-05-25 23:43:07.060629  UK          50
2020-05-25 23:44:15.000566   2020-05-26 00:48:06.820164  US          30
2020-05-25 …

tldr：我的假设是否正确torch.cuda.init()，device = "cuda"并且result = model.transcribe(etc)应该足以强制使用 GPU？

我检查了几个论坛帖子，但找不到解决方案。抱歉，如果这很愚蠢。我也在耳语 git 上发帖，但也许它不是耳语特定的。

简而言之，这是我的 python 脚本：

import whisper 
import soundfile as sf
import torch

# specify the path to the input audio file
input_file = "H:\\path\\3minfile.WAV"

# specify the path to the output transcript file
output_file = "H:\\path\\transcript.txt"

# Cuda allows for the GPU to be used which is more optimized than the cpu
torch.cuda.init()
device = "cuda" # if torch.cuda.is_available() else "cpu"

# Load audio file
audio_data, …