Pytorch中利用GPU训练，CPU测试
要先利用GPU训练，CPU测试，那么在模型训练时候，是能保存模型的参数而不能保存整个模型，可见Pytorch模型保存机制便可以学会模型的保存、加载、测试 💥这里主要讲一点重要的，即在pytorch 1.6的版本中训练模型保存时，不能直接使用 否则，在CPU测试时，由于版本的不兼容会导致 ...
原文：Pytorch中多GPU训练指北
前言 在数据越来越多的时代，随着模型规模参数的增多，以及数据量的不断提升，使用多GPU去训练是不可避免的事情。Pytorch在 . . 及以后的版本中已经提供了多GPU训练的方式，本文简单讲解下使用Pytorch多GPU训练的方式以及一些注意的地方。 这里我们谈论的是单主机多GPUs训练，与分布式训练不同，我们采用的主要Pytorch功能函数为DataParallel而不是Distributed ...
2019-07-16 17:44 0 2004 推荐指数：
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torch.cuda.is_available()cuda是否可用； torch.cuda.device_count()返回gpu数量； torch.cuda.get_device_name(0)返回gpu名字，设备索引默认从0开始； torch.cuda.current_device ...