# PyTorch中的CPU和GPU计算
在深度学习领域，计算效率是一个至关重要的因素。PyTorch是一个广泛使用的深度学习框架，为用户提供了简单易用的接口来利用CPU和GPU进行高效的计算。本文将为你讲解如何在PyTorch中选择CPU和GPU，以及它们之间的区别，并通过代码示例进行说明。
## CPU与GPU的区别
CPU（中央处理单元）是计算机的核心，它负责执行计算机指令。通常情况下
1、安装anacondaanaconda官网：www.anaconda.com2、修改下载源为清华源由于pytorch的服务器在国外，直连下载的话很慢，所以选用清华镜像源下载# 添加清华镜像
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add
这里以Anaconda为例：在jupyter中安装方法：首先，打开Anaconda Prompt，创建一个虚拟环境，创建时anaconda会为你安装一系列必要的包，命令:conda create -n m_pytorch python=3.10 。此环境名字即为m_pytorch，同时可以指定需要的python版本号。使用命令conda info --e可以查看此时你的Annaconda创建的虚拟
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2023-08-07 10:56:29
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首先是重要参考文章 https://www.jb51.net/article/146555.htm 回头慢慢写 https://www.jianshu.com/p/ea169536850f先明确几个概念，我是为了装GPU加速的pytorch跑神经网络的，结果以为就是装个显卡驱动，事实证明做事前花一分钟想想是必要的。 下面第一步是不需要的（直接安装NVIDIA显卡驱动），当然失败也是收获，讲一下如
背景win10系统，15年的老电脑，GPU是NVIDIA GeForce GTX 960M。安装前做了一些调研，PyTorch分为GPU版本和CPU版本，设想是安装GPU版本，然后可以在本地跑一些小demo，之后租云服务器跑程序。Win10查看NVIDIA显卡GPU利用率和温度，顺便还可以看CUDA版本先弄懂一个GPU相关的概念——CUDA：简单来说，这是英伟达开发的一个编程接口层，能让你调用GP
Pytorch的GPU版本安装查看cuda版本网站下载安装检查注意 今天在安装torchtext时，程序自动卸载了我原本安装的PyTorch 2.0.0与CUDA 11.8（cu118）版本的PyTorch，并自动安装了新的CPU版本的PyTorch 2.1.2。这可能是由于版本不兼容导致的。Anyway，我仍然需要重新安装适合GPU的PyTorch版本。结合我以前安装过程中绕的一些弯路，决定记
# 如何在 PyTorch 中实现 CPU 和 GPU 的切换
## 流程概述
在 PyTorch 中，可以通过简单的几步操作实现 CPU 和 GPU 的切换。以下是一个基本的流程表格，帮助你理解整个过程：
| 步骤 | 描述 |
|------|---------------------------------|
| 1 | 检查可
文章目录一、准备工作二、修改方法1. CPU
→
\rightarrow
→GPU：使用cuda方法2. CPU
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2023-07-12 00:14:06
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本文只讲干货。首先就是咱们需要确定下CPU还是GPU版本，那毋庸置疑，都玩这玩意了，CPU版本dog都不下！（开玩笑呢哈哈哈，如果你想下CPU版的也行，安装过程也简单）上来就是版本对应问题，版本对应问题可以去看我的tensorflow安装的文章（这篇文章里的很多东西这篇文章可以用到）：pytorch这玩意安装时自带cuda和cudnn（这可比tensorflow安装时方便多了），我要是在anaco
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2023-09-11 13:37:43
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首先默认已经安装好了Anaconda和python一、搭建环境先安装CUDA，如果没有安装可以跟着一起安装。在cmd中输入以下命令。nvcc -V 没有安装CUDA的是这个效果，如果已经安装了话，会是显示版本号的样子。在计算机-管理-设备管理器-显示适配器中，查看是否有独立显卡。（我这里用到是垃圾的3050显卡） 然后点这里进入网页，看看有没有自己的显卡类型，有就是
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2023-08-16 17:26:46
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# PyTorch如何区分GPU和CPU
随着深度学习的迅猛发展，PyTorch作为一个强大的深度学习框架，广泛应用于各种机器学习和深度学习项目。在实际应用中，计算资源的配置尤为重要，尤其是CPU和GPU的使用。有效地区分和使用这两种计算资源，可以大幅提升模型训练和推理的效率。本文将探讨如何在PyTorch中区分GPU和CPU，并结合一个实际项目方案给予读者参考。
## 1. 项目背景
在深
Pytorch的cpu和gpu版本的安装一、CPU版本的安装1、本地安装二、GPU版本的安装1、通过网络下载安装2、本地安装环境包（1）conda的安装conda安装的出错（2）win10离线安装离线安装包离线下载安装包 一、CPU版本的安装1、本地安装通过命令行自动下载安装的方法是不可行的，因为下载总是找不到资源或者下载失败，所以只能通过命令行的方式进行安装。 这个链接是各种版本torch的.
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2023-09-08 17:55:07
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选自Github作者：Santosh Gupta机器学习中，有一个限制速度的环节，那就是从 CPU 到 GPU 之间的张量迁移。很多计算只能在 CPU 上进行，然后迁移到 GPU 进行后续的训练工作，因此迁移中如果速度太慢，则会拖累整个模型的训练效率。近日，有一位开发者开源了针对 PyTorch 的 CPU->GPU 迁移工具，相比原版加速了 110 倍之多。神经网络的训练中往往需要进行很多
由于已经安装了cpu版本了，如果再在该环境下安装gpu版本会造成环境污染.
因此，再安装gpu版本时，需要再新建一个虚拟环境才能安装成功。
然后去官网下载所适配的版本。 安装完cuda和cudnn后，开始安装pytorch的gpu版本。1.安装cude首先查看windows电脑之前是否成功安装了CUDA第一步：同时按键盘上的“windows键+R”，输入“cmd”并回车，进入windows的命令行
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2023-07-14 19:09:19
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文章目录GPU 与 CPU 的运算对比张量或模型所在的设备位置检查自己的设备是否支持CUDA把数据或模型从CPU转到GPU上把数据或模型拷贝到多张GPU上把数据或模型拷贝到回CPU上 GPU 与 CPU 的运算对比首先不是所有的电脑都有GPU，我们这里的GPU要强调，必须是 Nvidia 家的显卡，所以你无论是Intel的独显，还是AMD家的独显，都没法使用到以下的特性加速你的计算过程，那就更不
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2023-09-17 12:07:43
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本文通过PyTorch简单实现下bert。PyTorch安装（Windows）安装前准备Python 3.x 需要注意的是，目前PyTorch Windows仅支持Python3。Package Manager 使用包管理器安装最方便啦，比如Anaconda或pip都可。官网推荐Anaconda，因为它提供了所有PyTorch依赖项包括Python和pip。这里我使用Anaconda。CPU/GP
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2023-08-27 10:28:48
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文章目录一、Ubuntu 16.04下pytorch（GPU）的安装方法一：下载.whl文件并用pip安装（最方便）方法二（建议直接跳过）1. 创建单独的Anaconda环境！！2. 安装显卡驱动3. 安装CUDA 10.04. 安装与CUDA 10.0版本对应的Cudnn5. 安装Pytorch6. 检测pytorch是否安装成功二、 Win10下pytorch的pip安装1. 创建conda
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2023-09-12 17:29:27
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1. 如何进行迁移对模型和相应的数据进行.cuda()处理。通过这种方式，我们就可以将内存中的数据复制到GPU的显存中去。从而可以通过GPU来进行运算了。 1.1 判定使用GPU下载了对应的GPU版本的Pytorch之后，要确保GPU是可以进行使用的，通过torch.cuda.is_available()的返回值来进行判断。通过torch.cuda.device_count()可以获得能
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2023-08-08 12:08:39
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CPU是一种微处理器，用于执行程序根据操作(如算术、逻辑、控制和输入-输出)给出的指令。相反，GPU最初设计用于在电脑游戏中渲染图像。CPU强调低延迟，而GPU则强调高吞吐量。CPU Vs GPU 内容比较表格定义区别关键不同结论1. 比较表格 从上图中可以看出区别：CPU：注重低延迟，擅长处理穿行的指令；核心少但每个核心功能强大；并且内存消耗大等。GPU：注重高吞吐量；擅长处理并行的指令；核心
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2023-07-10 17:30:50
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概要：CPU和GPU之所以大不相同，是由于其设计目标的不同，它们分别针对了两种不同的应用场景。京举办的NVIDIA GTC China会议中，无论是AI智能运算，还是服务器数据中心、智能城市，甚至还有去年很火热但是已经很多人已经支撑不下去的虚拟现实，看起来在很多内心中依然是属于图形行业代表的NVIDIA已经变得越来越丰满，不过在这些新闻的背后，似乎还有更大胆的预言：摩尔定律已死，GPU最终会取代C
