MacOS使用硬件加速Pytorch训练模型

最新推荐文章于 2024-05-18 16:39:33 发布
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文章标签： pytorch 深度学习 机器学习
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/m0_57476889/article/details/130033052
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文章探讨了在Apple的M系列芯片上运行深度学习模型时，如何从传统的CUDA加速转向使用MetalPerformanceShaders(MPS)。通过检查torch库的可用性，代码示例展示了如何将模型转移到CUDA或MPS设备，以充分利用硬件性能。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

m系列芯片使用加速

CUDA代码

USE_CUDA = torch.cuda.is_available()
if USE_CUDA:
  model = model.cuda()

MPS代码

USE_MPS = torch.backends.mps.is_available()
if USE_MPS:
    mps_device = torch.device("mps")
    model = model.to(mps_device)
MurmanskYi
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