本文介绍了如何在PyTorch中使用GPU进行模型训练。主要内容包括定义GPU设备、将模型和数据移至GPU以及常规训练流程。对于希望提高模型训练效率的读者来说，这是一个很好的起点。
Pytorch学习之在GPU上训练
主要分为以下：
- 定义GPU
device=torch.device("cuda:0"if torch.cuda.is_available() else "cpu")
- 将模型放到GPU中
def Model(...):
....
....
model=Model().to(device)
- 把输入和标签放到GPU中
inputs, labels= inputs.to(device), labels.to(device)
- 接下来就可以正常训练拉
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