安装了gpu版本的pytorch 使用cpu运行
时间: 2023-09-01 16:07:52 浏览: 638
如果你已经安装了GPU版本的PyTorch,但是想要在CPU上运行模型,可以通过以下两种方式实现:
1. 在代码中指定使用CPU设备:
在代码中添加以下两行代码,可以强制使用CPU设备运行模型:
```python
import torch
# 强制使用CPU运行
device = torch.device("cpu")
```
然后在模型的 forward 方法中,将输入数据和模型都放到 CPU 上:
```python
def forward(self, input):
input = input.to(device)
output = self.model(input)
output = output.cpu()
return output
```
2. 不指定设备,PyTorch自动调用CPU设备:
在代码中不指定设备,PyTorch会自动调用CPU设备运行模型,例如:
```python
import torch
# 不指定设备,PyTorch会自动调用CPU设备
device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
```
这种方式可以让代码更加简洁,但是需要注意的是,如果你的模型比较大,或者输入数据比较多,可能会导致CPU运行速度比较慢。
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gpu版本pytorch怎么运行
如果你已经安装了GPU版本的PyTorch,你需要确保你的电脑上已经安装了CUDA和cuDNN。这些是GPU加速所必需的库。
如果你已经安装了CUDA和cuDNN,那么你可以像运行CPU版本的PyTorch一样运行GPU版本的PyTorch。唯一的区别是你需要将模型和数据放在GPU上,这样才能利用GPU的加速功能。
以下是一个简单的例子,展示了如何将模型和数据放在GPU上:
```python
import torch
# 检查是否支持GPU
device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
# 将模型放在GPU上
model.to(device)
# 将数据放在GPU上
data = data.to(device)
# 运行模型
output = model(data)
```
在这个例子中,我们首先检查是否支持GPU,并将模型和数据放在GPU上。然后,我们运行模型并得到输出。
安装CPU版本pytorch
要安装CPU版本的PyTorch,您可以按照以下步骤进行操作:
1. 首先,确保您已经安装了Anaconda和PyCharm。如果还没有安装,请先安装它们。
2. 打开PyCharm,并创建一个新的Python项目。
3. 在PyCharm的终端中,输入以下命令来安装PyTorch的CPU版本:
```python
pip install torch
```
这将会自动安装最新版本的PyTorch。
4. 安装完成后,您可以通过在PyCharm中编写Python代码来验证安装是否成功。可以尝试导入torch模块并打印其版本号,例如:
```python
import torch
print(torch.__version__)
```
如果成功打印出PyTorch的版本号,则说明安装成功。
请注意,由于您的电脑是AMD锐龙的CPU和GPU,无法使用CUDA和CuDNN,因此只能安装CPU版本的PyTorch。如果您需要在本机上运行大型深度学习算法,您可能需要将其转移到服务器上运行。
希望这些信息对您有所帮助!