在PyTorch中使用GPU进行加速计算非常简单，只需按照以下步骤操作

lewis 2年前 (2023-11-10) 阅读数 7 #技术

在PyTorch中使用GPU进行加速计算非常简单，只需按照以下步骤操作：

检查是否有可用的GPU

首先，检查是否有可用的GPU设备。可以通过以下代码来获取可用的GPU设备列表：

importtorch

iftorch.cuda.is_available():
device=torch.device('cuda')
print('GPUisavailable')
else:
device=torch.device('cpu')
print('NoGPUavailable,usingCPUinstead')

将模型和数据移动到GPU

接下来，将模型和数据移动到GPU设备上。可以通过以下代码将模型移动到GPU：

model=model.to(device)

对于数据，可以通过以下代码将Tensor移动到GPU：

data=data.to(device)

在GPU上进行计算

在模型和数据都移动到GPU设备后，接下来的计算都会在GPU上进行加速。在训练时，可以通过以下代码指定使用的设备：

model.train()
forbatchindata_loader:
inputs,targets=batch[0].to(device),batch[1].to(device)
optimizer.zero_grad()
outputs=model(inputs)
loss=loss_function(outputs,targets)
loss.backward()
optimizer.step()

通过以上步骤，就可以在PyTorch中使用GPU进行加速计算了。

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