Pytorch中使用torch.device()选取并返回抽象出的设备，然后在定义的网络模块或者Tensor后面加上.to(device变量)就可以将它们搬到设备上了。
以上一篇代码为例，使用GPU设备：
device = torch.device('cuda:0') # 使用第一张显卡
需要将如下部分搬移到GPU上：
定义的网络
net = MLP().to(device)
损失函数
criteon = nn.CrossEntropyLoss()
3.每次取出的训练集和验证集的batch
data, target = data.to(device), target.to(device)
方法一 可以使用.cuda()将数据转换到GPU中,用.cpu()再换到CPU中 x = torch.zeros(3,3,dtype=torch.double)
PyTorch 关于多 GPUs 时的指定使用特定 GPU. PyTorch 中的 Tensor，Variable 和 nn.Module(如 loss，layer和容器 S
import torch import torch.nn as nn from torch.utils.data import Dataset, Dat
1.4.初见PyTorch 1.4.1.PyTorch生态 ![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shad
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测试faster-rcnn时，cpu计算速度较慢，调整代码改为gpu加速运算 将 with tf.Session() as sess: 替换为 1 gpu_opt
sklearn里面的svm拿来训练真的贼慢，还不能使用多线程加速，哪怕你的cpu是8核或者16核，训练的时候只使用1核，找了各种方式没有找到 最终发现一个库，叫做thunde
Pytorch gpu加速方法 原文： [https://www.zhihu.com/question/274635237][https_www.zhihu.com_q
初步学校pytorch，初步了解gpu 怎样利用gpu 进行运算，参考网上的资料。现在还有有问题，第一次采用计算慢怎样优化的问题。以后学习解决。 import tor
Pytorch中使用`torch.device()`选取并返回抽象出的设备，然后在定义的网络模块或者Tensor后面加上`.to(device变量)`就可以将它们搬到设备上了。
ゝ一纸荒年。
今天药忘吃喽~
傷城~
忘是亡心i
灰太狼
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