4.7 PyTorch如何使用GPU

Posted 2022-11-29 王小小小草

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• 第二章：认识Tensor的类型、创建、存储、api等，打好Tensor的基础，是进行PyTorch深度学习实践的重中之重的基础。
• 第三章：学习PyTorch如何读入各种外部数据
• 第四章：利用PyTorch从头到尾创建、训练、评估一个模型，理解与熟悉PyTorch实现模型的每个步骤，用到的模块与方法。
• 第五章：学习如何利用PyTorch提供的3种方法去创建各种模型结构。
• 第六章：利用PyTorch实现简单与经典的模型全过程:简单二分类、手写字体识别、词向量的实现、自编码器实现。
• 第七章：利用PyTorch实现复杂模型：翻译机（nlp领域）、生成对抗网络（GAN)、强化学习(RL)、风格迁移（cv领域）。
• 第八章：PyTorch的其他高级用法：模型在不同框架之间的迁移、可视化、多个GPU并行计算。

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import torch

# 使用GPU有两种方式

# 方式一：直接将变量放到指定设备上
device = torch.device('cpu')
dtype = torch.float

x = torch.randn(3,5, device=device, dtype=dtype)
print(x.device)

# 方式二：创建gpu环境
if torch.cuda.is_available():
    x = torch.randn(3, 5)
    print('use cuda')
    x = x.cuda()
    print(x.device)

cpu