每天五分钟深度学习PyTorch：如何使用GPU来跑深度学习算法模型？
本文重点
我们前面介绍pytorch的时候，我们提到过它可以使用GPU加速，那么如何才能完成GPU的加速呢？在pytorch中非常简单，我们只需要将数据计算，模型放到GPU上就行，这样就可以使用GPU来跑深度学习算法模型了。
如何判断我们的电脑是否支持GPU
pytorch中关于GPU的一些相关api
import torch
print(torch.cuda.device_count())#返回gpu数量；
print(torch.cuda.get_device_name(0))#返回gpu名字，设备索引默认从0开始；
print(torch.cuda.current_device())#返回当前设备索引
定义tensor放到 GPU 上
gpu_tensor = torch.randn(10, 20).cuda(0) # 将 tensor 放到第一个 GPU 上
gpu_tensor原文地址：https://blog.csdn.net/huanfeng_AI/article/details/142622923
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