Pytorch-如何使用GPU进行训练

本文详细介绍如何在PyTorch中使用GPU进行高效计算,包括检查GPU状态、使用CUDA设备对象进行张量操作,以及通过实战案例展示如何利用GPU加速波士顿房价预测模型的训练过程。

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默认你已经安装了cuda,并且支持GPU。
如何查看你的GPU运行:

nvidia-smi

官方入门文档:使用gpu计算

# is_available 函数判断是否有cuda可以使用
# ``torch.device``将张量移动到指定的设备中
if torch.cuda.is_available():
    device = torch.device("cuda")          # a CUDA 设备对象
    y = torch.ones_like(x, device=device)  # 直接从GPU创建张量
    x = x.to(device)                       # 或者直接使用``.to("cuda")``将张量移动到cuda中
    z = x + y
    print(z)
    print(z.to("cpu", torch.double)) 

实战

波士顿预测,使用gpu进行训练:

  1. 加载数据
from sklearn.datasets import load_boston
boston = load_boston()
X,y   = (boston.data, boston.target)
  1. 切分数据
from sklearn.model_selection import train_test_split
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0)
  1. 检测cuda是否可用
import torch 
from torch.utils import data
device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
dtype = torch.FloatTensor
train_loader = data.DataLoader(myset,batch_size=128,shuffle=True)
  1. 建立网络
import torch.nn as nn
class Net1(nn.Module):
        def __init__(self, in_dim, n_hidden_1, n_hidden_2, out_dim):
            super(Net1, self).__init__()
            self.layer1 = torch.nn.Sequential(nn.Linear(in_dim, n_hidden_1))
            self.layer2 = torch.nn.Sequential(nn.Linear(n_hidden_1, n_hidden_2))
            self.layer3 = torch.nn.Sequential(nn.Linear(n_hidden_2, out_dim))
        def forward(self, x):
            x1 = F.relu(self.layer1(x))
            x1 = F.relu(self.layer2(x1))
            x2 = self.layer3(x1)
            print("\tIn Model: input size", x.size(),"output size", x2.size())
            return x2
  1. 实例化网络
device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
#实例化网络
model = Net1(13, 16, 32, 1)
if torch.cuda.device_count() > 1:
    print("Let's use", torch.cuda.device_count(), "GPUs")
    model = nn.DataParallel(model)
model.to(device)
### 回答1: PyTorch-GPU与CUDA版本对应如下: PyTorch-GPU 1..:CUDA 9. PyTorch-GPU 1.1.:CUDA 9.、CUDA 10. PyTorch-GPU 1.2.:CUDA 9.、CUDA 10.、CUDA 10.1 PyTorch-GPU 1.3.:CUDA 9.2、CUDA 10.、CUDA 10.1 PyTorch-GPU 1.4.:CUDA 10.、CUDA 10.1、CUDA 10.2 PyTorch-GPU 1.5.:CUDA 10.1、CUDA 10.2 PyTorch-GPU 1.6.:CUDA 10.1、CUDA 10.2、CUDA 11. PyTorch-GPU 1.7.:CUDA 10.1、CUDA 10.2、CUDA 11. PyTorch-GPU 1.8.:CUDA 11.1 PyTorch-GPU 1.9.:CUDA 11.1、CUDA 11.2 需要注意的是,不同版本的PyTorch-GPU可能需要不同版本的CUDA才能正常运行。因此,在安装PyTorch-GPU时,需要根据自己的CUDA版本选择相应的PyTorch-GPU版本。 ### 回答2: PyTorch是一个流行的深度学习库,支持使用GPU加速算法运行以提高训练速度。在PyTorch中,CUDA是一种用于在NVIDIA GPU上加速计算的并行计算平台和API集合。因此,PyTorchGPU功能需要与CUDA版本兼容。 PyTorchGPU支持是通过与CUDA库进行交互来实现的。由于PyTorch和CUDA的版本兼容性问题,所以要使用GPU功能,需要确保安装有与PyTorch版本兼容的CUDA库。常见的PyTorch版本与CUDA版本对应关系如下: - PyTorch 1.0.x 对应 CUDA 9.0 - PyTorch 1.1.x-1.2.x 对应 CUDA 10.0 - PyTorch 1.3.x 对应 CUDA 10.1 - PyTorch 1.4.x-1.5.x 对应 CUDA 10.2 需要注意的是,不同的PyTorch版本和不同的GPU型号可能有不同的CUDA版本要求。因此,在使用GPU加速算法时,需要根据具体情况选择合适的PyTorch版本和CUDA版本。 总之,为了确保PyTorch能够充分利用GPU的加速能力,需要安装正确版本的CUDA库,并确保与PyTorch版本兼容。通过此功能使用GPU加速可以加快训练速度,提高模型性能。 ### 回答3: PyTorch是一个基于Python的开源机器学习框架,具有广泛的应用和活跃的社区支持。PyTorch可以在CPU和GPU上运行,而使用GPU的最简单方法是使用CUDA(Compute Unified Device Architecture)工具包。CUDA是由NVIDIA开发的并行计算平台和应用程序接口,用于在GPU上进行高性能计算。因此,PyTorch需要与正确版本的CUDA协同工作,以在GPU上实现最佳性能。 不同版本的PyTorch对应着不同版本的CUDA,因此在安装PyTorch之前需要确定使用哪个版本的CUDA。在PyTorch官网上推荐使用的版本如下: PyTorch 1.7.x:CUDA 10.1,CUDA 10.2或CUDA 11.0 PyTorch 1.6.x:CUDA 10.1,CUDA 10.2或CUDA 11.0 PyTorch 1.5.x:CUDA 10.1或CUDA 10.2 PyTorch 1.4.x:CUDA 10.1 PyTorch 1.3.x:CUDA 10.1 PyTorch 1.2.x:CUDA 9.2 需要注意的是,不同版本的CUDA需要特定的GPU架构才能运行,因此在安装CUDA之前,需要先了解自己的GPU支持哪些架构。此外,为了避免因为版本不匹配而发生不必要的打扰或错误,建议在安装PyTorch之前也检查一下自己机器上CUDA的版本。如果是多个版本共存,则需要设置环境变量以指示使用哪个版本。 总之,在安装和使用PyTorch时,需要对应选择正确的CUDA版本,以保证在GPU上获得最佳性能和稳定性。同时,需要了解自己机器上GPU的性能和支持的CUDA版本,以避免不必要的打扰和错误。
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