GPU pytorch
时间: 2023-10-18 11:26:32 浏览: 35
在PyTorch中,可以使用torch.cuda.is_available()来检查是否可用GPU。如果可用,可以使用torch.device("cuda:0")将设备设置为GPU。
如果想要下载PyTorch的稳定版本,可以访问https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html。
在多GPU情况下,可以使用os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICE']来指定使用的GPU。例如,os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICE']='1'会指定使用GPU 1。如果GPU可用,可以将数据和模型加载到GPU上,例如data = data.cuda()和model = model.cuda()。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [pytorch使用GPU](https://blog.csdn.net/weixin_41012765/article/details/128089337)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [GPU版本安装Pytorch教程最新方法](https://blog.csdn.net/qq_45956730/article/details/126600028)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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