欢迎来到本站的 PyTorch GPU 入门教程页面！在这里，我们将带你一步步了解如何在 GPU 上使用 PyTorch 进行深度学习。

环境准备

在开始之前，请确保你已经安装了以下软件：

  • Python 3.6 或更高版本
  • PyTorch
  • CUDA Toolkit（如果你的 GPU 支持）

快速开始

以下是一个简单的 PyTorch GPU 训练示例：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim

# 定义模型
class SimpleModel(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(SimpleModel, self).__init__()
        self.fc = nn.Linear(10, 1)

    def forward(self, x):
        return self.fc(x)

# 创建模型实例
model = SimpleModel()

# 指定 GPU
device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
model.to(device)

# 创建损失函数和优化器
criterion = nn.MSELoss()
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)

# 训练模型
x = torch.randn(10, 1, device=device)
y = torch.randn(10, 1, device=device)

optimizer.zero_grad()
outputs = model(x)
loss = criterion(outputs, y)
loss.backward()
optimizer.step()

print("Loss:", loss.item())

扩展阅读

想要了解更多关于 PyTorch 和 GPU 的知识，可以阅读以下文章：

总结

通过本教程，你应该已经了解了如何在 GPU 上使用 PyTorch 进行深度学习。希望这些信息对你有所帮助！

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