pytorch使用GPU训练模型
不修改pytroch的基本代码，只需要作如下修改即可：为模型配置cuda：device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu")model.to(device) # 这里的model是实例化的模型，及 model = xxxNet()将数据传入gpu：在循环训练代码时，原来是：inputs = torch.fr
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不修改pytroch的基本代码，只需要作如下修改即可：
为模型配置cuda：
device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
model.to(device) # 这里的model是实例化的模型，及 model = xxxNet()
将数据传入gpu：
在循环训练代码时，原来是：
inputs = torch.from_numpy(x_train)
labels = torch.from_numpy(y_train)
改为：
inputs = torch.from_numpy(x_train).to(device)
labels = torch.from_numpy(y_train).to(device)
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