m1 pro在pytorch怎么写调用gpu语句

在 PyTorch 中调用 GPU 的语句是使用 `cuda()` 方法将数据移动到 GPU 上。例如：

import torch

# 创建一个 tensor
x = torch.randn(10)

# 将 tensor 移动到 GPU 上
x = x.cuda()

# 在 GPU 上进行运算
y = x * 2

# 将 tensor 从 GPU 上移回 CPU
y = y.cpu()

注意，如果你的电脑没有 GPU，或者没有安装 CUDA，那么调用 `cuda()` 方法会报错。在这种情况下，可以使用 `cpu()` 方法将 tensor 移回 CPU 上。

相关问题

pytorch如何调用gpu

PyTorch可以通过将模型和数据放到cuda上来调用GPU，这需要使用torch.cuda模块来完成。您可以通过以下代码将模型和数据移到GPU上：

device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
model.to(device)
data = data.to(device)

这样，您就可以在GPU上训练模型并加速您的训练过程了。希望我的回答对您有帮助！

PyTorch 调用GPU

PyTorch 支持使用 GPU 进行计算，以加速模型训练和推理。下面是在 PyTorch 中使用 GPU 的基本步骤：

1. 检查是否有可用的 GPU：

import torch

if torch.cuda.is_available():
    device = torch.device("cuda")   # 使用 GPU
else:
    device = torch.device("cpu")    # 使用 CPU

2. 将模型和数据移动到 GPU 上：

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

3. 计算时使用 GPU：

output = model(data)   # 在 GPU 上计算模型输出

4. 将计算结果从 GPU 上移回 CPU：

output = output.to("cpu")   # 将输出从 GPU 上移回 CPU

注意，如果模型和数据在 CPU 上，则无需进行移动操作。同时，当使用 GPU 进行计算时，可能会出现内存不足的情况，此时可以考虑减小 batch_size 或者使用更高性能的 GPU。