pytorch镜像gpu

PyTorch是一个流行的深度学习框架，它支持在GPU上运行计算，以加速训练过程。要将模型迁移到GPU并进行训练，你需要做以下几步：

1. **安装PyTorch GPU版本**：确保已经安装了PyTorch的GPU版本，可以使用pip命令安装，例如：

   pip install torch torchvision cudatoolkit>=10.0 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

2. **检查硬件支持**：确保你的系统有可用的GPU，并且驱动程序已更新至最新版本。

3. **设置设备**：在代码中，你可以通过`torch.device('cuda')`来指定使用GPU，比如：

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

这样会把模型移动到GPU上，如果GPU不可用，则切换回CPU。

4. **数据加载和分配**：当你处理张量（Tensor）时，记得将其放在正确的设备上，如`data.to(device)`。

5. **迁移学习**：如果你有一个已经在CPU上训练好的模型，可以先复制到GPU，再继续训练：

   model.load_state_dict(torch.load("cpu_model.pth"), map_location=device)