5. 使用GPU 在进行训练和计算时网络参数和数据必须在同一环境下,同在CPU或同在GPU,采用GPU计算矩阵时能加速运算;可以在GPU上操作数据和网络,如下: 数据:可以在GPU上创建数据,也可以在CPU上创建数据,载移动到GPU #1. 在GPU上创建数据,或者将数据从cpu移动到GPU #GPU创建 x = mx.nd.zeros((1, 3, 100, 10...
一般情况下,我使用的都是anaconda,这时创建一个环境,比如名称为mxnet36,然后用命令 conda activate mxnet36 切换到该环境中再安装mxnet-cu101。其命令为, pip install mxnet-cu101 5、测试 在python中import mxnet,如果没有出错,即大功告成。当然还可以进一步在gpu上创建nd数组,打印确认是否是在GPU上创建的。 注...