jupyter如何将cpu代码跑到gpu上
时间: 2024-10-09 13:06:04 浏览: 35
Jupyter Notebook通常用于运行Python脚本,如果你想要利用GPU计算能力,可以借助NumPy库和一些额外的工具。对于CPU-GPU转换,一种常见的方法是使用CUDA和PyTorch、TensorFlow等深度学习框架:
1. **安装必要的库**:首先,你需要安装`torch`(如果尚未安装)以及支持GPU加速的版本,比如`torch.cuda`。
```bash
!pip install torch torchvision torchaudio -f https://download.pytorch.org/whl/cu110/torch_stable.html
```
2. **检查设备**:在运行代码前,确认你的系统已经正确识别了GPU。可以使用`torch.cuda.is_available()`来检查:
```python
import torch
print(torch.cuda.is_available())
```
3. **设置默认设备**:创建张量时指定设备为GPU:
```python
device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
```
4. **将数据和模型移动到GPU**:在加载数据或创建模型时,将其移到`device`上:
```python
x_data = x_data.to(device)
model = model.to(device)
```
5. **在GPU上运行运算**:现在,所有的运算都会自动在GPU上执行,例如训练循环或矩阵乘法:
```python
optimizer.zero_grad()
output = model(x_data)
loss = loss_function(output, y_data)
loss.backward()
optimizer.step()
```
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