jetson nano上怎么让torch使用gpu而不使用cpu

可以通过以下代码将 PyTorch 切换到 GPU 模式：

import torch

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

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

# 在 GPU 上运行模型
output = model(data)

其中，`torch.cuda.is_available()` 用于检查是否有可用的 GPU，如果有，则使用 `cuda:` 作为设备名称，否则使用 `cpu`。然后，将模型和数据移动到 GPU 上，最后在 GPU 上运行模型即可。

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jetson nano上怎么查看torch使用gpu还是cpu

您可以使用以下命令来查看torch是否使用GPU：

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

如果输出结果为True，则表示torch正在使用GPU。如果输出结果为False，则表示torch正在使用CPU。

jetson nano torch下载

Jetson Nano是一款由英伟达推出的人工智能开发板，它搭载了NVIDIA Maxwell GPU和四核ARM A57 CPU，具有较强的计算性能，可以用于深度学习等任务。而Torch则是一种基于Lua语言的开源机器学习框架，它提供了丰富的API和工具，可以用于构建各种深度学习模型。

如果您想在Jetson Nano上使用Torch，可以按照以下步骤进行下载：

1. 进入Torch官网（https://pytorch.org/get-started/locally/），选择相应的安装方式和版本，并将命令复制到Jetson Nano终端中运行。

2. 如果您使用的是JetPack 4.2或更高版本，则可以通过以下命令安装Torch：

sudo apt-get install libopenblas-dev libblas-dev m4 cmake cython python3-dev python3-yaml python3-setuptools
git clone https://github.com/pytorch/pytorch.git && cd pytorch
git submodule update --init --recursive
export NO_CUDA=1
python3 setup.py install

3. 安装完成后，您可以在Jetson Nano终端中输入"th"命令来启动Torch交互式环境，并开始进行深度学习任务。