pytorch gpu训练,cpu测试

PyTorch是一个流行的深度学习框架，支持GPU加速训练。当我们在PyTorch中进行模型训练时，可以利用GPU的强大并行计算能力，将大量数据并行处理，显著提升训练速度。例如，通过`torch.device('cuda')`将数据和模型放在GPU上运行，使用`.to('cuda')`函数。

然而，在测试阶段（即模型预测或推理），我们通常选择CPU来进行，因为这不需要像训练那样进行大量的梯度更新操作，而且在很多场景下（如嵌入式设备、资源受限环境等）GPU并不可用。在PyTorch中，我们可以先将模型从GPU移动到CPU（`.cpu()`），然后进行预测：

model = model.to(device='cuda')  # 训练时放到GPU
output = model(input_data.to('cuda'))  # 训练过程

# 测试时切换回CPU
model.eval()  # 将模型设置为评估模式（关闭BN层等）
with torch.no_grad():  # 防止不必要的梯度计算
    output = model(input_data.cpu())  # 使用CPU进行预测