paddle怎么指定运行设备为cpu

您可以通过以下代码来指定运行设备为CPU：

import paddle

# 将默认设备设置为CPU
paddle.set_device('cpu')

# 然后您可以创建模型并使用CPU运行
model = paddle.Model(...)
model.prepare()
model.fit(...)

相关问题

paddle NPU

### PaddlePaddle与NPU的集成

对于希望利用神经处理单元(NPU)加速深度学习模型训练和推理的应用开发者来说，PaddlePaddle 提供了一套完整的解决方案来简化这一过程[^4]。

#### 安装依赖库

为了使 PaddlePaddle 能够在搭载 NPU 的平台上运行，首先需要安装一系列必要的 Python 包。这包括但不限于 `torch`, `pyyaml` 和专门针对 NPU 设备优化过的版本 `torch-npu`:

pip install torch==2.1.0 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
pip install pyyaml setuptools -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
pip install torch-npu==2.1.0rc1 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

这些命令会从清华大学开源软件镜像站下载并安装指定版本的包文件到当前环境中去。

#### 修改现有 PyTorch 训练脚本以适应 NPU

为了让原本基于 CPU 或者 GPU 运行的 PyTorch 模型能够在 NPU 上顺利执行，通常只需要做少量改动即可完成迁移工作：

- 将所有张量移动至 NPU 设备上；
- 替换原有的 `.cuda()` 方法调用为 `.to('npu')`;
- 更新损失函数计算部分以及反向传播操作中的设备参数设置；

具体实现方式如下所示：

import torch
from torch import nn, optim

device = 'npu' if torch.npu.is_available() else 'cpu'

model = YourModel().to(device)

criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=learning_rate)

for data in dataloader:
    inputs, labels = data[0].to(device), data[1].to(device)
    
    optimizer.zero_grad()

    outputs = model(inputs)
    loss = criterion(outputs, labels)
    loss.backward()
    optimizer.step()

这段代码展示了如何调整标准 PyTorch 训练循环以便于其可以在支持 NPU 加速的情况下正常运作。

#### 参考官方文档获取更多信息

除了上述指导外，更详细的配置说明和支持特性列表可参见[Paddle Custom Device](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleCustomDevice/blob/develop/backends/npu/README_cn.md)项目页面上的 README 文件。该资源不仅涵盖了环境搭建的具体步骤，还包括了性能调优建议等内容。

检查下面的paddle代码是否正确：device = paddle.set_device('gpu' if paddle.is_compiled_with_cuda() else 'cpu')

这段代码的作用是设置PaddlePaddle使用的设备类型，如果PaddlePaddle是使用CUDA编译的，则使用GPU，否则使用CPU。

这段代码是正确的，但建议增加一些异常处理来避免在设备类型设置失败时程序出现错误。例如：

import paddle

try:
    device = paddle.set_device('gpu' if paddle.is_compiled_with_cuda() else 'cpu')
except Exception as e:
    print('Failed to set device type:', e)
    device = paddle.set_device('cpu')

这样即使在设置设备类型时出现异常，也能够保证程序能够正常运行。