Pytorch在GPU上训练

最新推荐文章于 2025-03-05 17:01:22 发布

寻找自由的咸鱼

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文章标签： gpu 深度学习 cuda

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_36206070/article/details/113727103

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本文详细介绍了如何在PyTorch中指定使用CUDA:0进行模型训练，包括设备选择、模型cuda化、数据预处理以及时间效率提升。通过实例演示，展示了GPU如何显著提高训练速度，达到约三倍的性能提升。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

Pytorch在指定单GPU上训练

device=torch.device("cuda:0"if torch.cuda.is_available() else "cpu")

确定用cuda：0这块GPU

def Model(...):
	....
	....

model=Model().to(device)
#model=Model().cuda()

模型需要cuda化

inputs, labels= inputs.to(device), labels.to(device)

训练和测试集都必须cuda化

import datetime

starttime = datetime.datetime.now()

#long running

endtime = datetime.datetime.now()

print (endtime - starttime).seconds

通过计算运行时间可以得出 gpu上基本可以加快三倍以上

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