pytorch不用gpu

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mob64ca12d8821d 2023-08-13 08:09:12 ©著作权

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PyTorch不用GPU

在深度学习领域，使用图形处理器单元（Graphics Processing Unit，GPU）来加速模型的训练和推理已经成为一种标准做法。然而，对于一些小型项目或者资源有限的环境（如个人电脑或嵌入式设备），可能无法使用GPU来进行加速。对于这些情况，PyTorch提供了一种在CPU上运行的解决方案，使得用户可以在没有GPU的情况下仍然能够进行深度学习的任务。

PyTorch简介

PyTorch是一个开源的深度学习框架，它提供了丰富的工具和库来支持神经网络的构建、训练和推理。它采用动态图的方式，使得模型的构建和调试更加直观和灵活。PyTorch同时也支持在GPU上进行运算，充分利用了GPU的并行计算能力来提高模型的训练和推理速度。

PyTorch使用CPU运行

在默认情况下，PyTorch会自动检测是否存在可用的GPU，并将模型和数据自动放到GPU上进行计算。然而，我们可以通过简单的代码更改来指定PyTorch在CPU上运行。

import torch

# 检查是否有可用的GPU
if torch.cuda.is_available():
    device = torch.device("cuda")
else:
    device = torch.device("cpu")

# 定义模型和数据
model = MyModel().to(device)
data = torch.tensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6]], dtype=torch.float).to(device)

# 在CPU上运行
model = model.to("cpu")
data = data.to("cpu")

# 使用模型进行推理
output = model(data)

在上面的代码中，我们首先检查是否有可用的GPU，如果有，我们将设备设置为GPU，否则设备设置为CPU。然后我们将模型和数据分别移到指定设备上（这里是CPU）。最后，我们可以使用模型进行推理，PyTorch会在指定的设备上进行计算。