方法2(常用):1.获取gpu[或cpu(防止没有gpu的时候报错)]device;2在网络模型、数据(输入inputs,标注targets)、损失函数三处后面加上.to(device) device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu") # 网络模型 model = Model() model.to(device) # 损失函数 loss_fn = nn.CrossE...
使用gpu跑代码首先需要了解几个函数 最主要的就是前两个了,在运算时,必须将数组等定义为gpuArray类型,代码才会在gpu运行。 若是想把gpuArray对象转为普通数组,就要用到gateer函数了。 gpuArrary支持的函数:参考列表- MATLAB & Simulink- MathWorks 中国 举例: G = gpuArray(X) 将数组复制 X到 GPU 并返回一个...
Using a GPU requires a CUDA® enabled NVIDIA® GPU with compute capability 3.0 or higher. 即需要一个计算能力在3.0以上的带CUDA驱动的NVIDIA系列GPU才能实现GPU加速,但是这应该是最新版本的工具箱对深度神经网络加速的要求,如果是单纯地手动把数据送到GPU内进行加速则不需要GPU满足此条件。话说回来,笔者的笔...