pytorch | 使用 gpu 和 cpu 进行计算

如果合理的使用 gpu 和 cpu 计算，也是深度学习的入门项目之一。

这个暂时先放一下

在看这篇文章之前，希望你看我的一份代码，是在下面的博文中的：一个简单的具有完整网络结构的例子 。里面会根据是否有 gpu 来考虑如何计算。

pytorch | 几个比较简单的代码示例

model=model.to(device)

这代表将模型加载到指定设备上。

其中，device=torch.device(“cpu”) 代表的使用cpu，而 device=torch.device(“cuda”) 则代表的使用GPU。

当我们指定了设备之后，就需要将模型加载到相应设备中，此时需要使用model=model.to(device)，将模型加载到相应的设备中。

将由GPU保存的模型加载到CPU上。