Pytorch将模型和张量加载到GPU

最新推荐文章于 2025-10-24 11:33:03 发布
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#cuda #gpu

本文介绍了两种在Pytorch中将模型和张量加载到GPU上的常见方法：一是使用内置的CUDA函数直接转换；二是通过定义设备变量并使用to()方法进行加载。这两种方法能有效提升GPU运算效率。
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Pytorch中将模型和张量加载到GPU的常用方法有两种。

方法一

# 如果GPU可用，将模型和张量加载到GPU上
if torch.cuda.is_available():
    model = model.cuda()
    x = x.cuda()
    y = y.cuda()

方法二

# 分配到的GPU或CPU
device=torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
# 将模型加到GPU
model=model.to(device)
# 将张量加到GPU
x=x.to(device)
y=y.to(device)

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