在PyTorch中将深度神经网络代码从CPU改为GPU运算,主要需要修改处_神经网络由cpu转到gpu

在PyTorch中将深度神经网络代码从CPU改为GPU运算,主要需要修改以下几个方面:

1. 模型定义
   在构建模型时,将模型放到GPU上:
   python
   device = torch.device(“cuda”)
   model = Model().to(device)

2. 输入数据
   将输入数据移动到GPU上:
   python
   inputs = data.to(device)

3. 模型参数
   可以调用.cuda()将模型的参数移动到GPU上:
   python
   model.cuda()

4. 计算损失函数和优化器
   损失函数计算需要将GPU tensor作为输入,优化器需要在GPU参数上进行优化。
   python
   criterion = nn.MSELoss().to(device)
   optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)

5. 数据加载
   可以使用.cuda()将DataLoader输出移动到GPU上。

6. 模型训练
   模型在GPU上进行前向传播和反向传播计算。

7. 保存和加载
   保存或加载模型时需要使用.cpu()将参数移动到CPU内存上。
   主要就是确保模型、数据、计算都在GPU上进行,同时保存加载时注意在CPU和GPU之间转换。