pytorch如何设置使用某一个GPU

在PyTorch中，可以使用以下代码设置使用某一个GPU：

import os
os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0" # 选择使用第0个GPU

这段代码会将环境变量`CUDA_VISIBLE_DEVICES`设置为`0`，表示只使用第0个GPU。如果有多个GPU，可以将数字替换为对应的GPU编号。如果需要同时使用多个GPU，可以将多个GPU编号用逗号分隔，例如：

os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0,1,2" # 同时使用第0、1、2个GPU

相关问题

用pytorch写一个天气预测的代码，用RNN模型，读取天气数据csv文件中的时间和气温两列数据，区分训练集和测试集，用gpu训练，输入为60天的天气，输出为某一天的天气

好的，以下是一个简单的天气预测代码，使用了PyTorch和RNN模型：

import torch
import torch.nn as nn
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler

# 读取数据
data = pd.read_csv('weather.csv')

# 选择需要的特征，即时间和气温
data = data[['time', 'temperature']]

# 将时间转换为时间戳并排序
data['time'] = pd.to_datetime(data['time'])
data = data.sort_values('time')

# 将气温归一化
scaler = MinMaxScaler()
data['temperature'] = scaler.fit_transform(data['temperature'].values.reshape(-1,1))

# 划分训练集和测试集
training_data = data.iloc[:len(data)-60]
testing_data = data.iloc[len(data)-60:]

# 定义数据预处理函数
def create_dataset(dataset, look_back=1):
    dataX, dataY = [], []
    for i in range(len(dataset)-look_back):
        x = dataset[i:(i+look_back), 0]
        y = dataset[i+look_back, 0]
        dataX.append(x)
        dataY.append(y)
    return np.array(dataX), np.array(dataY)

# 准备训练数据
trainX, trainY = create_dataset(training_data['temperature'].values.reshape(-1,1), look_back=60)
trainX = np.reshape(trainX, (trainX.shape[0], 1, trainX.shape[1]))

# 定义RNN模型
class RNN(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size):
        super(RNN, self).__init__()
        self.hidden_size = hidden_size
        self.rnn = nn.RNN(input_size, hidden_size, batch_first=True)
        self.fc = nn.Linear(hidden_size, output_size)
        
    def forward(self, x):
        h0 = torch.zeros(1, x.size(0), self.hidden_size).cuda()
        out, _ = self.rnn(x, h0)
        out = self.fc(out[:, -1, :])
        return out

# 定义模型参数
input_size = 1
hidden_size = 64
output_size = 1

# 创建模型并将其移动到GPU上
model = RNN(input_size, hidden_size, output_size).cuda()

# 定义损失函数和优化器
criterion = nn.MSELoss()
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)

# 训练模型
num_epochs = 1000
for epoch in range(num_epochs):
    inputs = torch.autograd.Variable(torch.Tensor(trainX).cuda())
    labels = torch.autograd.Variable(torch.Tensor(trainY).cuda())
    optimizer.zero_grad()
    outputs = model(inputs)
    loss = criterion(outputs, labels)
    loss.backward()
    optimizer.step()
    if epoch % 100 == 0:
        print('Epoch [{}/{}], Loss: {:.4f}'.format(epoch+1, num_epochs, loss.item()))

# 使用模型进行预测
model.eval()
test_inputs = torch.autograd.Variable(torch.Tensor(testing_data['temperature'].values.reshape(-1,1)).cuda())
testX, testY = create_dataset(testing_data['temperature'].values.reshape(-1,1), look_back=60)
testX = np.reshape(testX, (testX.shape[0], 1, testX.shape[1]))
test_inputs = torch.autograd.Variable(torch.Tensor(testX).cuda())
predicted_temperature = model(test_inputs).cpu().detach().numpy()
predicted_temperature = scaler.inverse_transform(predicted_temperature)

# 打印预测结果
print(predicted_temperature)

注：该代码假设CSV文件中仅包含两列数据：时间和气温。您需要根据您的CSV文件结构进行相应的修改。此外，您需要安装PyTorch和Scikit-learn库，并且需要一台带有GPU的计算机来运行此代码。

用pytorch写一个天气预测的代码，用LSTM或CNN，读取天气中的csv文件，由时间和气温两列数据，区分训练集和测试集，用gpu训练，输入为60天的天气，输出为某一天的天气

好的，以下是一个基于PyTorch的天气预测模型，使用LSTM网络。首先，我们需要安装PyTorch和Pandas库：

!pip install torch pandas

然后，我们可以读取天气数据的csv文件，将其转换为PyTorch张量，并划分为训练集和测试集。假设csv文件中有两列数据：时间和气温。

import pandas as pd
import torch

# 读取csv文件
df = pd.read_csv('weather.csv')

# 将时间和气温数据转换为PyTorch张量
time_data = torch.tensor(df['time'].values, dtype=torch.float32)
temp_data = torch.tensor(df['temp'].values, dtype=torch.float32)

# 划分训练集和测试集
train_time = time_data[:800]
train_temp = temp_data[:800]
test_time = time_data[800:]
test_temp = temp_data[800:]

接下来，我们需要定义一个LSTM模型。在这个模型中，输入为过去60天的天气数据（即60个时间点的气温），输出为下一天的气温。我们将使用一个单层的LSTM网络，并将其输出连接到一个全连接层以获得最终的预测结果。

import torch.nn as nn

class WeatherLSTM(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size):
        super(WeatherLSTM, self).__init__()
        self.lstm = nn.LSTM(input_size, hidden_size, batch_first=True)
        self.fc = nn.Linear(hidden_size, output_size)
        
    def forward(self, x):
        # x的形状为(batch_size, seq_len, input_size)
        output, _ = self.lstm(x)
        # output的形状为(batch_size, seq_len, hidden_size)
        output = output[:, -1, :]
        # output的形状为(batch_size, hidden_size)
        output = self.fc(output)
        # output的形状为(batch_size, output_size)
        return output

接下来，我们可以定义模型的超参数并实例化模型。

# 定义超参数
input_size = 1
hidden_size = 64
output_size = 1
num_layers = 1
learning_rate = 0.001
num_epochs = 100

# 实例化模型并将其移动到GPU上
model = WeatherLSTM(input_size, hidden_size, output_size).cuda()

在训练模型之前，我们需要定义一个损失函数和优化器。

# 定义损失函数和优化器
criterion = nn.MSELoss()
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=learning_rate)

现在我们可以开始训练模型了。在每个epoch中，我们将输入过去60天的天气数据，并尝试预测下一天的气温。然后，我们计算预测值和真实值之间的均方误差，并使用反向传播和优化器来更新模型的权重。最后，我们输出训练集和测试集上的损失值以及预测结果。

# 训练模型
for epoch in range(num_epochs):
    # 将模型设置为训练模式
    model.train()
    
    # 将输入数据移动到GPU上
    train_input = train_temp[59:].unsqueeze(1).cuda()
    train_target = train_temp[60:].cuda()
    
    # 前向传播和计算损失
    output = model(train_input)
    loss = criterion(output, train_target)
    
    # 反向传播和优化
    optimizer.zero_grad()
    loss.backward()
    optimizer.step()
    
    # 将模型设置为评估模式，计算测试集上的损失
    model.eval()
    with torch.no_grad():
        test_input = test_temp[59:].unsqueeze(1).cuda()
        test_target = test_temp[60:].cuda()
        test_output = model(test_input)
        test_loss = criterion(test_output, test_target)
    
    # 输出训练集和测试集上的损失值以及预测结果
    print(f'Epoch [{epoch+1}/{num_epochs}], Train Loss: {loss.item():.4f}, Test Loss: {test_loss.item():.4f}')
    print('Predictions:')
    print(output[-10:].squeeze().tolist())
    print(test_output[-10:].squeeze().tolist())

这个模型将输出每个epoch的训练集和测试集上的损失值，以及最后10个预测值。你可以根据需要修改超参数，以获得更好的模型表现。