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這期內容當中小編將會給大家帶來有關如何進行PyTorch的GPU使用，文章內容豐富且以專業的角度為大家分析和敘述，閱讀完這篇文章希望大家可以有所收獲。
GPU如何使用
一般我們只有一個GPU，所以使用GPU訓練需要輸入：
device = torch.device("cuda:0") # 聲明用到的是第0塊GPU
model = Model(input_size, output_size) # Model是網絡名，一般是類名。實例化Model
model = model.to(device) # 將實例化的model送入GPU中。
上面這一步將model送入了GPU，我們還需要把輸入數據、真值也送入GPU中，于是也必須有：
inputs, labels = inputs.to(device), labels.to(device)
注意：
在pytorch里，inputs.to(device)和inputs.cuda()效果是一樣的。
在pytorch里， 對于tensor，b=a.to(device)和a.to(device)是不一樣的，前者會讓b進入GPU，而后者并不會讓a進入GPU。
對于model，b=a.to(device)和a.to(device)是一樣的，b和a都會進入GPU。
上述就是小編為大家分享的如何進行PyTorch的GPU使用了，如果剛好有類似的疑惑，不妨參照上述分析進行理解。如果想知道更多相關知識，歡迎關注億速云行業資訊頻道。
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