pytorch cpu版本和gpu版本区别

PyTorch有两个版本：CPU版本和GPU版本。它们之间的主要区别在于其计算设备的不同。

CPU版本是指PyTorch在CPU上运行的版本。它适用于那些没有GPU或者不需要使用GPU进行计算的情况。CPU版本的PyTorch可以在几乎所有计算机上运行，无需额外配置。

GPU版本是指PyTorch在GPU上运行的版本。它利用了GPU的并行计算能力，可以加速训练和推理过程。使用GPU版本的PyTorch需要确保计算机上有兼容的GPU，并且需要安装相应的GPU驱动和CUDA（Compute Unified Device Architecture）工具包。

在使用GPU版本的PyTorch时，可以通过将张量（Tensor）和模型移动到GPU上来利用GPU的计算能力。这可以通过调用`.cuda()`方法将张量或模型移动到默认的GPU设备上，或者通过指定具体的GPU设备来实现。

总而言之，CPU版本适用于没有GPU或不需要GPU计算的情况，而GPU版本则利用了GPU的并行计算能力来加速深度学习任务的执行。