# PyTorch需要GPU吗？
随着深度学习技术的快速发展，PyTorch逐渐成为了科研和工业界的热门选择。无论是初学者还是经验丰富的开发者，都在不断探索如何更有效地使用PyTorch进行机器学习和深度学习的工作。但在这一过程中，一个常见的问题便是：“PyTorch需要GPU吗？”本文将对此进行深入分析，并通过代码示例来说明GPU在PyTorch中的作用。
## PyTorch与GPU的关系
前言一、判断是否有Nvidia(英伟达显卡)二、CPU版2.1 安装Anaconda2.2 创建虚拟环境2.3安装pytorch2.4 验证pytorch是否安装成功三、GPU版3.1 安装Anaconda3.2 创建虚拟环境3.3 CUDA的准备工作3.4 安装pytorch3.4.1 conda安装法（不推荐）3.4.2 pip安装法（推荐）3.5 验证pytorch是否安装成功四、 pyc
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2023-11-08 22:51:09
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在最近的讨论中，有人提出了“pytorch需要安装GPU里吗”的问题。实际上，PyTorch可以在CPU上运行，也可以利用GPU来提升计算性能。为了更深入地理解如何配置PyTorch以支持GPU，并确保最佳性能，本文将以复盘记录的形式详细阐述整个过程。以下是本文的结构。
### 环境准备
在开始之前，我们需要确保自己的硬件和软件环境与PyTorch的要求相符。
**软硬件要求**
| 组件
各位小伙伴大家好呀！本人实验室人称“1805拱火王”（此外号由来以久待有机会再细细道来），主要研究交通领域的路面病害识别，数据端多模态融合等方面的研究。最近接到实验室老板指示，希望我们在学习期间分析一下自己的心得以及专业知识。正好又是新学期开始，想必有深度学习研究背景的实验室不久后会要求新人小伙伴首先上手尝试配置Pytorch环境。那么我今天就从这个方面简单介绍一下，主要针对Windows系统（M
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2023-10-20 14:44:00
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之前的电脑是华为 Matebook X，轻薄是真的很轻薄，拧不开瓶盖的人可以单手拎着到处跑，同配置比苹果便宜2000左右，但内存和GPU都不能满足跑代码的需求，于是入手了拯救者y7000p，16G内存、i7、GTX1060、256G的SSD，后期可以按需加内存条换硬盘。现在两个笔记本就完美满足日常需求了。 （吐槽一句挑战者真的蛮贵，低2000左右可以买到神舟2060的显卡）这篇就用来
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2023-11-30 12:57:50
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目录前言：一、准备环境1、下载anaconda2、下载CUDA3、安装GPU 版本的 Torch二、进行实验 三、总结前言： 第一次跑机器学习的程序，作为一个门外汉拿着代码就直接用CPU跑，三千多张图片的训练集提取特征向量用了两个多小时（还是减少了循环次数的……） 后来看了看大佬们
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2023-07-24 23:52:02
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为了完成导师的任务费了好大力气装好了tensorflow—cpu,作业完成以后下决心装一个gpu版本的，装了大半天终于成功了，在这分享一下。 因为cpu版本的比较简单，这里就不讲了，其实就是不用装CUDA和cuDNN,其余基本一样。 GPU版本安装安装要求：如果要安装GPU版本需要确认你电脑必须装有NIVID
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2024-05-14 22:21:47
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一、通过官网的命令安装会出现的问题（建议装pytorch的GPU版本千万别用官网的安装命令，各种报错）：（1）按照自己的环境选择，但是没有自己想要的版本。 （2）修改安装命令里的版本号不是安装出错就是运行出错。 （3）安装上之后用python进入python环境，import torch导入torch模块，之后输入命令torch.version.cuda输出安装torch的cuda版本没有反应，因
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2023-09-02 22:49:51
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博主之前电脑显卡为A卡一直在用cpu版本的，由于新换了一台1660ti卡的笔记本于是研究了一下怎么装gpu版本的pytorch下面进入正文，只有显卡为N卡才能装pytorch的cuda的版本，其他卡只能用CPU的版本。 Anaconda是一个开源的包、环境管理器，可以用于在同一个电脑上安装不同版本的软件包，并能够在不同的环境之间切换，Anaconda不是语言，它只是python的一个集成管理工具或
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2023-10-18 10:40:48
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首先我们来了解一些经常用到的词！！ 在我们学习pytorch时，都想用GPU跑，因为GPU支持并行，可以大大加快运行速度。 那么具体为什么GPU比CPU快呢？看这：为什么GPU能比CPU快？？在了解这个之后，我相信我们也会经常听到CUDA这个名词。 CUDA呢他其实是一个框架，在这个框架上它支持GPU的使用，所以我们后面装的torch库和torchvision库都是cu版本的，相当于把这个框架也给
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2023-09-21 16:41:05
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安装支持 GPU 版本的 Pytorch首先安装 ultrayticspython -m venv venv
source venv/Scripts/activate
pip install ultralytics
python main.py首先安装上面的 ultralytics,但是无法调用 gpu,原因是我没有 gpu 版本的 pytorch虽然说上面的命令已经帮我安装了 pytorch,但
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2024-07-30 15:29:44
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# 在Ubuntu上安装GPU版PyTorch并卸载CPU版PyTorch
在深度学习的领域，PyTorch已成为一种流行的深度学习框架。随着对计算性能的需求不断增加，许多用户开始尝试在其系统上安装GPU版本的PyTorch，以利用NVIDIA显卡进行加速计算。在本文中，我们将讨论如何在Ubuntu系统上卸载CPU版PyTorch并安装GPU版PyTorch。
## 1. 卸载现有的CPU版P
这篇文章介绍Bert，但是暂时还没研究完，所以只能分两部分写。 这篇文章主要介绍bert的思想和创新点，下一篇文章主要介绍bert的结构。BERT的新语言表示模型，它代表Transformer的双向编码器表示。与最近的其他语言表示模型不同，BERT旨在通过联合调节所有层中的上下文来预先训练深度双向表示。因此，预训练的BERT表示可以通过一个额外的输出层进行微调，适用于广泛任务的最先进模型的构建，比
目录一、前言二、安装CUDA三、安装cuDNN 四、安装Anacanda五、安装pytorch六、总结一、前言 最近因为需要安装GPU版本的Pytorch，所以自己在安装过程中也是想着写一篇博客，把整个过程记录下来，在整个过程中也遇到了不少的问题，查看了以往别人的一些解决方案，希望能够给遇到同样问题的提供一些参考。 如果大家
心得七天虽短，但是在知识迅速增加的今天显得十分必要。七天的课程总体来说，阶段性的进步让我们有机会在短时间内接触到先进的知识体系。这离不开百度paddlepaddle的努力，课程阶梯难度的设置效果很好，作业反馈体系也很充分，主教班班老师都是超级好（吹爆xxxxxxxxxxx）。Paddle-hub的推出真的让我感觉paddle很有希望。给后来者的建议是：看直播紧跟老师的脚步，多看群里讨论，充分利用p
PyTorch运算加速简介在前一篇文章中完整演示了整个PyTorch进行深度模型训练的流程，然而，尽管大多时候就是按照这个思路进行模型训练的，但是我们实际上忽略了一个至关重要的问题，那就是GPU加速，目前主流的深度学习框架都是支持GPU加速运算的，PyTorch也不例外，本文介绍如何使用GPU加速模型的训练。GPU事实上，想要使用GPU加速深度学习模型的训练就是将相关的内存中的变量转移到显存中，利
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2023-06-20 22:57:50
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# 如何卸载 PyTorch
在开发和数据科学的领域，PyTorch 是一个备受欢迎的深度学习框架。然而，随着项目的不断更新，有时你需要卸载当前版本的 PyTorch，可能是因为升级到新版本，或者因为安装过程中出现了问题。本文将逐步指导你如何卸载 PyTorch，帮助你迅速上手。
## 整体流程概述
我们可以将卸载 PyTorch 的过程分解为几个简单的步骤。下面是一个流程表，它展示了你需要
文章目录一、认识RNN模型1. 什么是RNN模型2.RNN模型的作用3. RNN模型的分类二、传统RNN模型1. 传统RNN的内部结构图2. 内部结构分析3. Pytorch中传统RNN工具的使用4. 输出output和hn的区别5. 优缺点三、LSTM模型1. LSTM的内部结构图2. 遗忘门3. 输入门4. 细胞状态5. 输出门6. Bi-LSTM7. Pytorch中LSTM工具的使用:8
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2024-06-16 11:36:26
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昇腾 CANN 入门推理全流程 - 超分辨率 (PyTorch, ONNX, AscendCL) 文章目录昇腾 CANN 入门推理全流程 - 超分辨率 (PyTorch, ONNX, AscendCL)模型选择 - MAN 模型将 SR 模型转换为中间格式 (MindIR, ONNX)载入 PyTorch 模型网络代码将中间格式模型转换为昇腾 OM 模型准备阶段转换流程使用 AscendCL 进行
本文将介绍离线安装Pytorch各个版本的方法，需要大家提前利用Anaconda创建好了环境，并知道自己安装了那个版本的Python,需要安装那个版本的Pytorch。1 基础设置首先还是需要安装anconda，同时创建一个环境。这里网上的教程较多，我就不详细说明了。我创的环境名字spyder。2下载torch和torchvision网上大部分教程就是让你更换镜像，去国外官网里下载，根据我的经验，
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2023-09-27 19:26:54
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