Pytorch实战总结篇之使用GPU训练模型_torchkeras

1. 写在前面

这段时间一直在持续学习Pytorch， 也大约整理了20篇左右的笔记， 主要包括系统学习Pytorch的10篇， 这里面主要是从原理的层次看Pytorch的运行机制， 一方面是可以大致上对学习Pytorch有一个整体的框架， 另一方面是能理解很多知识的背后原理， 然后是Pytorch的入门与实战8篇， 这里面是使用Pytorch进行一些实战任务， 从图像到语音， 大致上可以知道Pytorch在各个领域是怎么发挥作用的， 但是经过前面的这些文章， 可能依然无法把Pytorch运用起来， 第一个系列是偏底层原理和知识框架， 而第二个系列作为一个桥梁纽带， 更多的是介绍图像和语音方面的知识， 然后用Pytorch进行了一些任务的完成，如果换了任务， 可能依然不知道如何使用Pytorch， 所以这个终结系列的几篇文章从纯使用的角度来总结Pytorch，毕竟Pytorch还是作为一种工具， 下面我们就来看看真正的使用方法。

通过前面的学习， 使用Pytorch实现神经网络建模一般包括数据准备、模型建立、模型训练、模型评估使用和保存， 所以接下来会整理四篇文章对这几方面进行使用总结。今天是最后一篇， 通过前面的三篇文章， 已经可以使用Pytorch完成相应的任务了， 这次整理一些番外的技巧， 那就是GPU加速训练。

深度学习的训练过程常常非常耗时，一个模型训练几个小时是家常便饭，训练几天也是常有的事情，有时候甚至要训练几十天。训练过程的耗时主要来自于两个部分，一部分来自数据准备，另一部分来自参数迭代。

• 当数据准备过程还是模型训练时间的主要瓶颈时，我们可以使用更多进程来准备数