笔记本GPU 3050TI-4G 代码: import torch import time def test_performance(): N = 8192 # 矩阵大小,增加矩阵大小以提高测试时间 device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu") # 创建随机矩阵 A = torch.randn(N, N, device=device) B = torch.randn(N, N, device=dev...
t1 - t0) # python main.py --use_gpu # 开启mps加速 # Test set: Average loss: 0.0300, Accuracy: 9900/10000 (99%) # time_cost: 89.75829124450684 # python main.py # Test set: Average loss: 0.0298, Accuracy: 9893/10000 (99%) # time_cost: 321.0486090183258 # 使用GPU 单卡 TITAN XP ...
数据集大小:对于非常大的数据集,GPU可以加速训练过程。 预算:GPU的成本通常较高,从经济角度考虑,CPU也是可行的选择,尤其是在开发和测试不同的模型时。 5. 结论 选择CPU或GPU在深度学习中至关重要。对于需要处理大量并行计算的模型,GPU无疑是最佳选择。而在某些情况下,CPU也能够有效地完成任务。根据不同的需求,合...
importtorch# 检查是否有可用的 GPUdevice=torch.device("cuda"iftorch.cuda.is_available()else"cpu")print("Using device:",device)# 创建一个 tensor 并将其移动到 GPUx=torch.randn(3,3).to(device)print("Tensor on device:",x) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 3. 性能比较 将任务移到 ...
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...
如果你的GPU是一个高端型号,如RTX 2080 Ti或Tesla V100,那么你可以选择最新的PyTorch版本,因为这些版本通常能提供最好的性能和最多的功能。如果你的GPU是一个较旧的型号,如GTX 1080或Titan X,那么你可能需要选择一个较旧的PyTorch版本以获得最佳的兼容性和性能。 选择CPU版还是GPU版如果你没有可用的GPU,或者你...
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...
在选择安装PyTorch时，是选择使用CPU还是GPU，这取决于多个因素。首先，CPU和GPU在处理不同类型的任务时表现出不同的效能。CPU在进行一般计算任务时表现更佳，而GPU则在执行大量并行计算任务，如深度学习中的矩阵运算，表现出更高的效能。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...
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...