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基于Pytorch使用GPU运行模型方法及可能出现的问题解决方法_pytorch怎么用gpu分配内存训练
作者：小小林熬夜学编程 | 2024-06-05 17:15:10
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pytorch怎么用gpu分配内存训练
基于Pytorch使用GPU运行模型方法及注意事项
一、在基于pytorch深度学习进行模型训练和预测的时候，往往数据集比较大，而且模型也可能比较复杂，但如果直接训练调用CPU运行的话，计算运行速度很慢，因此使用GPU进行模型训练和预测是非常有必要的，可以大大提高实验效率。如果还没有配置好运行环境的博友们可以参考下面博主的文章。
1、点击打开《基于Windows中学习Deep Learning之搭建Anaconda+Cudnn+Cuda+Pytorch+Pycharm工具和配置环境完整最简版》文章
2、点击打开《基于Pytorch查看本地或者远程服务器GPU及使用方法》文章
二、具体方法分为两个大部分（模型和数据集）。
- 首先将模型model移动到cuda设备也就是GPU上，注意：此大模型可以内含多个子模型，子模型无需再重复移动到GPU上
model = Net() # 举例模型
device = torch.device(&- 1
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