如何检测pytorch使用了GPU

要检测PyTorch是否使用了GPU，可以使用以下代码：

import torch
device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
print(device)

如果输出结果为“cuda”，则表示PyTorch正在使用GPU。如果输出结果为“cpu”，则表示PyTorch未使用GPU。

相关问题

pytorch 使用gpu

要在Mac M1上使用GPU加速PyTorch，您需要安装适用于M1芯片的PyTorch版本。您可以通过以下步骤来安装：

1. 打开终端并输入以下命令以安装Homebrew：

/bin/bash -c "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/HEAD/install.sh)"

2. 安装Miniforge：

brew install miniforge

3. 创建一个新的conda环境：

conda create --name pytorch python=3.8

4. 激活新的conda环境：

conda activate pytorch

5. 安装适用于M1芯片的PyTorch：

conda install -c apple pytorch

6. 确认PyTorch是否已正确安装：

python -c "import torch; print(torch.version.cuda)"

如果输出结果为CUDA版本号，则说明PyTorch已正确安装并可以使用GPU加速。

请注意，由于M1芯片的架构不同于传统的x86架构，因此某些PyTorch功能可能不可用或性能较差。您可以查看PyTorch官方文档以获取更多信息。

pytorch使用GPU建立MLP

可以的，PyTorch可以使用GPU加速建立多层感知机（MLP）模型。可以使用cuda()函数将张量移到GPU上进行计算。同时，还需要使用torch.nn.Module.to()方法将模型参数移到GPU上。