acgan训练怎么调用cuda

在使用 ACGAN 进行训练时，可以使用 CUDA 在 GPU 上进行加速计算。要使用 CUDA，你需要先安装 NVIDIA 显卡驱动以及 CUDA 工具包。然后在 PyTorch 中设置使用 CUDA 的设备。

以下是使用 CUDA 进行训练的示例代码：

import torch

# 检查 CUDA 是否可用
device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
print(device)

# 定义模型并将其移动到CUDA设备上
model = MyACGAN().to(device)

# 定义优化器
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.0002, betas=(0.5, 0.999))

# 定义损失函数
criterion = nn.BCELoss()

# 训练循环
for epoch in range(num_epochs):
    for i, (images, labels) in enumerate(dataloader):
        # 将数据移动到 CUDA 设备上
        images = images.to(device)
        labels = labels.to(device)

        # 前向传播
        outputs = model(images, labels)
        d_loss, g_loss = criterion(outputs)

        # 反向传播和优化
        optimizer.zero_grad()
        d_loss.backward()
        optimizer.step()

        # 输出训练信息
        if (i+1) % 200 == 0:
            print('Epoch [{}/{}], Step [{}/{}], d_loss: {:.4f}, g_loss: {:.4f}'
                  .format(epoch+1, num_epochs, i+1, total_step, d_loss.item(), g_loss.item()))

在这个示例代码中，我们首先检查 CUDA 是否可用，然后将模型移动到 CUDA 设备上。在每个训练步骤中，我们将数据也移动到 CUDA 设备上，执行前向传播和反向传播，并在优化器中使用 CUDA 实现梯度更新。