#问题
在跑深度学习代码时,本来应该是在GPU上跑,但是实际是在CPU上跑,google了一下,发现模型和输入以下述格式调用GPU:
model.cuda()
这个是model调用GPU
inputs = Variable(inputs.cuda())
这个是输入调用GPU。
本文解析了在深度学习中如何正确地将模型和输入数据从CPU转移到GPU上运行,以提升运算效率。通过调用model.cuda()使模型在GPU上运行,并使用inputs=Variable(inputs.cuda())将输入数据转移至GPU,从而实现GPU加速。
#问题
在跑深度学习代码时,本来应该是在GPU上跑,但是实际是在CPU上跑,google了一下,发现模型和输入以下述格式调用GPU:
model.cuda()
这个是model调用GPU
inputs = Variable(inputs.cuda())
这个是输入调用GPU。
您可能感兴趣的与本文相关的镜像
PyTorch 2.9
PyTorch 是一个开源的 Python 机器学习库,基于 Torch 库,底层由 C++ 实现,应用于人工智能领域,如计算机视觉和自然语言处理

被折叠的 条评论
为什么被折叠?