PyTorch GPU加速教程

PyTorch 是一个流行的深度学习框架，支持在GPU上进行加速，这大大提升了模型的训练速度。以下是一些基本的PyTorch GPU加速教程：

1. 确认CUDA支持

在开始之前，请确保您的系统支持CUDA，并且PyTorch已经安装了CUDA版本。

python -c "import torch; print(torch.cuda.is_available())"

如果返回True，则表示您的系统支持CUDA。

2. 简单的GPU加速示例

以下是一个简单的使用GPU加速的示例：

import torch


x = torch.randn(5, 3)

# 将张量移动到GPU上
x = x.to('cuda')

# 进行一些操作
y = x * 2
y = y.to('cpu')  # 将结果移回CPU

3. 扩展阅读

想要更深入地了解PyTorch GPU加速？可以阅读以下教程：

PyTorch Logo

希望这些教程能帮助您更好地理解和使用PyTorch GPU加速！