GPU 加速运算 - PyTorch | 莫烦Python
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GPU 加速运算

作者: 莫烦 编辑: 莫烦 2017-05-27

学习资料:

要点

在 GPU 训练可以大幅提升运算速度. 而且 Torch 也有一套很好的 GPU 运算体系. 但是要强调的是: * 你的电脑里有合适的 GPU 显卡(NVIDIA), 且支持 CUDA 模块. 请在NVIDIA官网查询 * 必须安装 GPU 版的 Torch, 点击这里查看如何安装

用 GPU 训练 CNN

这份 GPU 的代码是依据之前这份CNN的代码修改的. 大概修改的地方包括将数据的形式变成 GPU 能读的形式, 然后将 CNN 也变成 GPU 能读的形式. 做法就是在后面加上 .cuda(), 很简单.

再来把我们的 CNN 参数也变成 GPU 兼容形式.

然后就是在 train 的时候, 将每次的training data 变成 GPU 形式. + .cuda()

大功告成~

所以这也就是在我 github 代码 中的每一步的意义啦.

转移至 CPU

如果你有些计算还是需要在 CPU 上进行的话呢, 比如 plt 的可视化, 我们需要将这些计算或者数据转移至 CPU.


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