# 如何在 PyTorch 中选择 CPU 还是 GPU 版本
在机器学习与深度学习的开发过程中，选择合适的计算设备至关重要。PyTorch 是一个流行的深度学习库，支持 CPU 和 GPU 加速。如果你是刚入行的小白，下面将为你详细讲解如何在 PyTorch 中选择 CPU 版本或者 GPU 版本。
## 流程概述
以下是实现选择 CPU 或 GPU 的流程步骤：
| 步骤
原创
2024-09-30 06:15:03
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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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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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一. 查看是否有gpu打开cmd 输入nvidia-smi 是以下这种情况的就是有gpu 没有gpu的话就会报错下载安装cuda以及cudnn（安装cpu版本可以跳过此步骤直接进行pytorch的安装）下载cuda看清楚两个箭头指的地方 一个是11.3.0 一个是日期 后面下载cudnn的时候也要下载同样日期的 点进去之后按照如下的点击进行下载安装cuda下载好之后点击运行 按照默认的路径安装 然
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2023-07-17 13:38:26
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# CPU版本与GPU版本的PyTorch：一个简单的概述
在深度学习的世界中，PyTorch作为一种流行的框架，因其灵活性和易用性而受到广泛欢迎。在使用PyTorch时，开发者会面临一个关键选择：是使用CPU版本还是GPU版本。本文将深入探讨这两种版本的区别，并通过代码示例帮助理解。
## 1. CPU与GPU的基本概念
### 1.1 CPU（中央处理单元）
CPU是计算机的核心组件，
原创
2024-09-04 03:35:57
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前言、Tensorflow版本对应问题前排友情提醒，若电脑无独立显卡，请不用安装GPU版本，乖乖的安装CPU版本吧 目前已被验证的最新版兼容的各部分版本如下：tensorflow - 2.1python - 3.7.6cudatoolkit - 10.1cudnn - 7.6.5 若想了解旧的Tensorflow版本以及对应的cuda、cudnn版本，请访问Tensorflow官网，并下滑至最底部
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2024-08-30 21:18:22
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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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文章目录一、 Anaconda1、简介2、安装二、CUDA1、简介2、下载与安装三、cuDNN1、简介2、下载与安装四、PyTorch和TensorFlow的CUDA环境配置1、PyTorch搭建环境2、TensorFlow搭建环境 前言：电脑有GPU，但使用CUDA ，报错：AssertionError: PyTorch or TensorFlow not compiled with CUDA
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2024-08-20 17:51:08
433阅读
Pytorch官方指南（一） 翻译版本自动求导机制（Autograd mechanics）倒序逐层移除子图（Excluding subgraphs from backward）自动求导技术如何编码历史（How autograd encodes the history）广播机制（BROADCASTING SEMANTICS）Numpy原本的广播含义更新后兼容性 自动求导机制（Autograd me
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2024-06-06 07:54:52
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首先需要解释CPU(Central Processing Unit)和GPU(Graphics Processing Unit)这两个缩写分别代表什么。CPU即中央处理器，GPU即图形处理器。其次，要解释两者的区别，要先明白两者的相同之处：两者都有总线和外界联系，有自己的缓存体系，以及数字和逻辑运算单元。一句话，两者都为了完成计算任务而设计。 CPU和GPU均有自己的存储，控制逻辑和运
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2023-12-23 13:27:09
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目录第一步 ：检查CUDA1、先检查CUDA的版本2、安装CUDA 第二步：安装pytorch1、设置镜像路径2 、创建pytorch安装虚拟环境3、安装pytorch：4、测试5、在pytorch中安装jupyter notebook前面安装了Anaconda，但是Anaconda默认不安装pytorch，需要单独安装。安装和配置的步骤如下：第一步 ：检查CUDA &nbs
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2023-12-15 09:16:11
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安装CUDA桌面右键看到NVIDIA控制面板说明有nvidia的显卡-->，点击打开NVIDIA控制面板-->点击系统信息-->点击组件查看对应的CUDA版本信息。 如图对应的是10.0版本，去官网下载然后安装指定版本的： CUDA Toolkit Archivedeveloper.nvidia.com 安装好之后，打开cmd,输入测试代码： nv
# 用 PyTorch 判断设备类型：CPU 还是 GPU
在机器学习和深度学习的过程中，选择合适的计算设备（CPU 或 GPU）对于模型训练的效率至关重要。本文将指导新手怎样使用 PyTorch 来判断当前程序运行的设备。
## 流程概览
以下是实现此目标的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ----- | --------------
原创
2024-09-08 05:52:19
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最近深度学习CPU根本不够用，老板配置了GPU 怎么能不会用呢？原来从来没有关注过的底层东西，于是乎痛下决心搞清楚原理和操作先来看看第一部分为什么GPU比CPU更diao呢？ 这里就需要从他么的区别入手那他么的区别是什么呢？ 这里就需要从他的原理出发了，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CPU 需要很强的通用性 为了处理各种不同的数据类型，同时又要逻辑判断又会引入大量的分支跳转
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2024-05-23 14:29:45
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[源码解析] PyTorch 如何使用GPU 文章目录[源码解析] PyTorch 如何使用GPU0x00 摘要0x01 问题0x02 移动模型到GPU2.1 cuda 操作2.2 Module2.3 移动2.3.1 示例2.3.2 操作2.3.3 _apply 方法2.4 小结0x03 在GPU之上调用函数3.1 CUDA编程模型基础3.1.1 异构模型3.1.2 并行思想3.1.3 处理流程3
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2024-08-09 14:44:26
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1.实验结果随机从测试集导入20张手写数字的灰度图片，训练好的神经网络的识别结果如下图所示。 20张图片全部识别正确，只把训练集的数据迭代训练1遍，在整个测试集上训练的正确率就可以达到97.7%啦 。2.实验过程2.1 准备数据集 ：使用mnist数据集（122MB），训练集包含6万张 28×28像素点的灰度图片和6万个对应的标签label，测试集包含1万张28×28像素点的灰度图片和1万个对应的
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2024-09-05 09:20:43
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适配环境：Python3.8（其他版本需要自行下载对应whl文件）第一步： 检查支持whl文件类型#在cmd中输入以下代码查看自己电脑所支持的whl
python -m pip debug --verbose运行后结果如下：由于我的python版本为3.8，所以支持cp38-cp38-win_amd64的whl文件（一定要注意查看，当初我就是因为没有查看自己电脑支持的whl类型，提起来都是血泪教训
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2023-10-05 08:15:42
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1. 推荐大家用Anaconda的原因：1.1 依赖项检查pip： 不一定会展示所需其他依赖包。 安装包时或许会直接忽略依赖项而安装，仅在结果中提示错误。conda： 列出所需其他依赖包。 安装包时自动安装其依赖项。 可以便捷地在包的不同版本中自由切换。1.2 环境管理pip：维护多个环境难度较大。conda：比较方便地在不同环境之间进行切换，环境管理较为简单。1.3 对系统自带Python的影响
# PyTorch CPU和GPU版本的选择
在深度学习和机器学习的领域中，PyTorch是一个流行的开源库，它提供了灵活、高效的框架，可以在CPU和GPU上进行训练和推理。当我们选择使用PyTorch的时候，尤其是在处理大规模数据时，往往会考虑使用GPU加速。但是，选择CPU版本还是GPU版本常常会让初学者感到迷惑。本文将探讨如何根据特定条件选择PyTorch的CPU或GPU版本，并给出相应的
以前总用的tf框架，现在系统的练习下pytorch，将部分学习记录整理在此，尽量简洁明了，加油。 目录一、步骤1. 先创建个虚拟环境2. 进入虚拟环境3. 在该虚拟环境下安装PyTorch和 torchvision4. 完成。(报错及解决方案见下)二、报错问题及解决方案具体操作(我用的法4，推荐)法1法2法3法4(推荐，会花点时间，安了不少东西)三、补充常用命令列出所有的环境激活环境退出环境切换镜
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2023-07-20 20:20:07
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