安装PyTorch以及GPU上运行

最新推荐文章于 2025-11-30 17:53:43 发布
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#深度学习 #gpu

本文介绍了如何在PyTorch中正确设置GPU环境，包括安装 torch、torchvision 和 cudatoolkit，如何将自定义参数、模型及运算结果适配CUDA，并通过device对象指定设备。重点讲解了如何将模型迁移到cuda并进行CPU与GPU间的转换操作。
部署运行你感兴趣的模型镜像

Pytorch:torch,torchvision,cudatoolkit 对应的版本

https://pytorch.org/get-started/previous-versions/

下载torch以及torchvision,toolkit网址

http://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

下载下来的whl文件
在这个目录下
pip install xxxxxx.whl

在GPU上执行程序
a.自定义的参数需要转化为cuda支持的tensor
b.model需要转化为cuda支持的model
c.执行的结果需要和cpu的tensor计算时
tensor.cpu()把cuda的tensor转化为cpu的tensor

#定义一个device对象
device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')

例：将model定义在cuda上

my_linear = MyLinear().to(device)

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