gpu跑pytorch

在使用GPU跑PyTorch程序时，有几个步骤需要注意。首先，你需要申明使用GPU。这可以通过以下代码实现：device=torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu') print(device) [2 这段代码会检查GPU是否可用，如果可用，则将设备设置为GPU，否则设置为CPU。接下来，你需要将你的模型放到GPU上。这可以通过以下代码实现：model.to(device) 这样可以将模型移动到GPU上，以便在GPU上进行计算。最后，你还需要将数据和标签放到GPU上。你可以使用以下代码将数据和标签移动到GPU上：data, labels = data.to(device), labels.to(device) 这样可以确保数据和标签在GPU上进行计算。这些步骤可以帮助你在GPU上运行PyTorch程序。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [如何在GPU上运行pytorch程序](https://blog.csdn.net/qq_36744449/article/details/116147822)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [如何在GPU上训练pytorch代码？](https://blog.csdn.net/Viviane_2022/article/details/128403436)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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