PyTorch使用GPU的方法
PyTorch可以指定用来存储和计算的设备，如使用内存的CPU或者使用显存的GPU。在默认情况下，PyTorch会将数据创建在内存，然后利用CPU来计算。 PyTorch要求计算的所有输入数据都在内存或同一块显卡的显存上。 检测是否可以使用GPU，使用一个全局变量use_gpu ...
原文：Pytorch使用多GPU
在caffe中训练的时候如果使用多GPU则直接在运行程序的时候指定GPU的index即可，但是在Pytorch中则需要在声明模型之后，对声明的模型进行初始化，如： cnn DataParallel AlexNet 之后直接运行Pytorch之后则默认使用所有的GPU，为了说明上述初始化的作用，我用了一组畸变图像的数据集，写了一个Resent的模块，过了 个epoch，对比一下实验耗时的差别，代码如 ...
2017-07-31 10:46 0 11228 推荐指数：
相关推荐
PyTorch GPU使用方式
首先通过： 看你的pytorch是否支持CUDA计算，确认支持后： 1.在终端执行程序时设置使用GPU: 2.python代码中设置使用GPU 方法一: 方法二: 方法三: 方法 ...
Pytorch使用GPU
pytorch如何使用GPU在本文中，我将介绍简单如何使用GPU pytorch是一个非常优秀的深度学习的框架，具有速度快，代码简洁，可读性强的优点。 我们使用pytorch做一个简单的回归。 首先准备数据 import numpy as npimport matplotlib.pyplot ...
Pytorch 高效使用GPU的操作
。GPU（Graphic Process Units，图形处理器）的众核体系结构包含几千个流处理器，可将矩 ...
pytorch使用horovod多gpu训练
pytorch使用horovod多gpu训练 pytorch在Horovod上训练步骤分为以下几步： 完整示例代码如下，在imagenet上采用resnet50进行训练 ...
Tensorflow、Pytorch、Keras的多GPU使用
Tensorflow、Pytorch、Keras的多GPU的并行操作 方法一 ：使用深度学习工具提供的 API指定 1.1 Tesorflow tensroflow指定GPU的多卡并行的时候，也是可以先将声明的变量放入GPU中（PS:这点我还是不太明白，为什么其他的框架没有这样做 ...
pytorch使用gpu加速的方法
一、默认gpu加速 一般来说我们最常见到的用法是这样的： 或者说: 这样我们就可以把某一个向量或者模型进行gpu训练 二、指定gpu加速 来指定使用的具体设备。如果没有显式指定设备序号的话则使用torch.cuda.current_device()对应的序号。 ...
[源码解析] PyTorch 如何使用GPU
[源码解析] PyTorch 如何使用GPU 目录 [源码解析] PyTorch 如何使用GPU 0x00 摘要 0x01 问题 0x02 移动模型到GPU 2.1 cuda 操作 2.2 Module ...