PyTorch调用GPU

可以通过以下方式调用GPU：

import torch

# 检查是否有可用的GPU
if torch.cuda.is_available():
    device = torch.device("cuda")          
    print(f'There are {torch.cuda.device_count()} GPU(s) available.')
    print(f'Using GPU: {torch.cuda.get_device_name(0)}') # 选择第一个GPU
else:
    print('No GPU available, using CPU instead.')
    device = torch.device("cpu")

然后，将模型和数据移动到GPU上进行计算：

model.to(device)

inputs = inputs.to(device)
masks = masks.to(device)

outputs = model(inputs, attention_mask=masks)

相关问题

PyTorch 调用GPU

PyTorch 支持使用 GPU 进行计算，以加速模型训练和推理。下面是在 PyTorch 中使用 GPU 的基本步骤：

1. 检查是否有可用的 GPU：

import torch

if torch.cuda.is_available():
    device = torch.device("cuda")   # 使用 GPU
else:
    device = torch.device("cpu")    # 使用 CPU

2. 将模型和数据移动到 GPU 上：

model.to(device)   # 将模型移动到 GPU 上
data = data.to(device)   # 将数据移动到 GPU 上

3. 计算时使用 GPU：

output = model(data)   # 在 GPU 上计算模型输出

4. 将计算结果从 GPU 上移回 CPU：

output = output.to("cpu")   # 将输出从 GPU 上移回 CPU

注意，如果模型和数据在 CPU 上，则无需进行移动操作。同时，当使用 GPU 进行计算时，可能会出现内存不足的情况，此时可以考虑减小 batch_size 或者使用更高性能的 GPU。

pytorch调用gpu运算

使用PyTorch调用GPU进行运算非常简单，只需要将数据和模型移动到GPU上即可。

首先，需要确保你的计算机上有可用的GPU，并且已经安装好了相应的驱动和CUDA工具包。

然后，在PyTorch中使用`cuda()`方法将张量或模型移动到GPU上。例如：

import torch

# 创建一个张量
x = torch.randn(3, 3)

# 将张量移动到GPU上
x = x.cuda()

如果你的模型中有多个参数，可以使用`cuda()`方法将整个模型移动到GPU上。例如：

import torch.nn as nn

# 定义一个模型
class MyModel(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(MyModel, self).__init__()
        self.linear = nn.Linear(3, 3)

    def forward(self, x):
        return self.linear(x)

# 创建一个模型实例
model = MyModel()

# 将模型移动到GPU上
model = model.cuda()

这样，你就可以在GPU上进行运算了，例如：

# 创建一个输入张量
input = torch.randn(3, 3).cuda()

# 使用模型进行前向传播
output = model(input)

# 将输出从GPU上移动回CPU
output = output.cpu()