如何在Python中将PyTorch张量从CPU移动到GPU_pytorch tensor放入gpu

作者：煮酒与君饮 | 2024-07-19 12:26:42

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pytorch tensor放入gpu

如何在Python中将PyTorch张量从CPU移动到GPU

PyTorch是一个流行的深度学习框架，它提供了强大的GPU加速功能，可以加快模型训练和推理的速度。在PyTorch中，我们可以使用张量（Tensors）来表示和操作数据。默认情况下，张量是在CPU上创建的，但是我们可以将它们移动到GPU上以利用GPU的并行计算能力。本教程将向您展示如何在Python中将PyTorch张量从CPU移动到GPU。

步骤1：检查GPU可用性
在开始之前，我们需要检查系统中是否有可用的GPU。可以使用torch.cuda.is_available()函数来检查GPU是否可用。如果返回True，则表示GPU可用；如果返回False，则表示GPU不可用。

import torch

if torch.cuda.is_available():
    print("GPU可用")1
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