importtorch# 检查GPU是否可用device=torch.device("cuda"iftorch.cuda.is_available()else"cpu")# 创建一个张量tensor=torch.rand(1000,1000)# 将张量移动到所选设备tensor=tensor.to(device)# 在设备上执行一个操作result=tensor.matmul(tensor) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. ...
print("CPU only") 1. 2. 3. 4. 5. 6. 把数据或模型从CPU转到GPU上 由于torch 同时支持GPU与CPU计算, 这使得它的应用性可以更广泛的覆盖到不同的设备上. 你可以根据自己设备的特点, 来决定如何更好的使用 torch。 目前对于科学计算来说,Nvidia家的显卡能更好的支持科学计算, 所以自然而然的, 当需要消...
# 使用GPU 单卡 TITAN XP 显卡 12GB # Test set: Average loss: 0.0292, Accuracy: 9904/10000 (99%) # time_cost: 66.6548593044281 mac的mps 速度比cpu跑快多了 torch.nn.functional vs torch.nn torch.nn.functional torch.nn.functional包含了无状态的函数式接口。这些函数通常直接操作输入数据,不需要维护...
CPU版的PyTorch不依赖于CUDA,因此它可以在任何支持PyTorch的操作系统上运行。然而,如果你的项目需要大量的计算资源,那么使用GPU版的PyTorch可能会更加有效。GPU版的PyTorch可以利用GPU的并行处理能力,使数据处理和模型训练的速度更快。但是,你需要注意的是,使用GPU版PyTorch需要更多的系统和内存资源。 选择特定的PyTorch版本...
本文给出了使用windows cpu,和mac mini m4(普通版),以及英伟达P4000(8g),4060显卡(8g)在一段测试代码和数据上的运行时间。 网上查到的资料说,mac的gpu对pytorch做了适配。好像intel的核显也可以对pytorch进行加速,不过我没试。 由于水平、时间有限,加上可能没有去调整一个最合适的batch_size,只在一个数据集上...
CPU:AMD Ryzen 9 7940H GPU:NVIDIA GeForce RTX 4060 CPU计算时间: import torchimport timedef CPU_calc_time(tensor_size):a = torch.rand([tensor_size,tensor_size])b = torch.rand([tensor_size,tensor_size])start_time = time.time()torch.matmul(a,b)end_time = time.time()return end_time...
cpu:7700k 1 2 3 4 5 6 start=time.time() for i in range(1,10): a = torch.FloatTensor(1*100,1000,1000) a=torch.matmul(a,a) end=time.time() print (end-start) gpu:1050ti 1 2 3 4 5 6 7 start=time.time() for i in range(1,10): a = torch.FloatTensor(1*100,1000,1000...
PyTorch是一款广受欢迎的深度学习框架，它为用户提供CPU版本和GPU版本两种选择。CPU版本的PyTorch可以在普通的电脑上运行，对于一些简单的任务或资源有限的情况，这是一个不错的选择。不过，CPU的计算能力相对较弱，在处理大规模的深度学习任务时可能会显得效率较低。相比之下，GPU版本的PyTorch则能充分利用...
如果你的计算机配备有高性能的GPU，特别是NVIDIA的CUDA系列，选择GPU版的PyTorch可以显著提升训练深度学习模型的速度。这是因为GPU专为并行计算设计，能够同时处理多个数据点，从而在训练大型神经网络模型时提供显著的加速。然而，如果你的计算机配置不高，或者你暂时无法购买或租用高性能GPU，那么使用CPU版的...