pytorch GPU加速

最新推荐文章于 2025-09-05 11:24:27 发布

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该博客主要讨论如何将网络模型、损失函数、训练数据和标签有效地迁移到CUDA指定的GPU上进行训练。通过使用`torch.device()`函数，确保在GPU可用时将数据和模型分配到`cuda:0`设备，否则回退到CPU。这一过程对于高效利用GPU资源进行深度学习训练至关重要。

部署运行你感兴趣的模型镜像

指定GPU的编号
网络，损失函数，训练的数据，标签需要调入GPU中训练
to.(device)

import torch
"""
net:网络
Loss:loss损失函数
data:数据
label:标签
"""
device = torch.device("cuda:0")
print(device)

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

data = data.to(device)

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