如何把模型放到gpu上训练

最新推荐文章于 2025-03-30 14:51:55 发布

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分类专栏： cuda 文章标签： pytorch

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/q_xiami123/article/details/116525574

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在PyTorch中，将模型放到GPU进行训练涉及到三个关键步骤：1) 设定训练设备为GPU；2) 将模型实例化到GPU设备上；3) 在训练和测试过程中，确保输入特征和标签也转移到GPU设备。通过这些操作，可以利用GPU的并行计算能力加速模型的训练过程。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

#1. Import 
#2. Create network
#3. Set device
device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else "cpu") #******#
#4. Hyperparameters
#5. Load data
#6. Initialize network
model = NN(input_size, num_classes).to(device)
#7. Loss and Optimizer
#8. Train network
for epoch in range(num_epoch)