pytorch如何使用GPU
在本文中，我将介绍简单如何使用GPU
pytorch是一个非常优秀的深度学习的框架，具有速度快，代码简洁，可读性强的优点。
我们使用pytorch做一个简单的回归。
首先准备数据

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import torch
from torch.autograd import Variable
import torch.nn as nn
x = np.random.randn(1000, 1)*4
w = np.array([0.5,])
bias = -1.68

y_true = np.dot(x, w) + bias #真实数据
y = y_true + np.random.randn(x.shape[0])#加噪声的数据
#我们需要使用x和y，以及y_true回归出w和bias
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定义回归网络的类

class LinearRression(nn.Module):
def __init__(self, input_size, out_size):
super(LinearRression, self).__init__()
self.x2o = nn.Linear(input_size, out_size)
#初始化
def forward(self, x):
return self.x2o(x)
#前向传递
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接下来介绍将定义模型和优化器

batch_size = 10
model = LinearRression(1, 1)#回归模型
criterion = nn.MSELoss() #损失函数
#调用cuda
model.cuda()
criterion.cuda()

optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9)
losses = []
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下面就是训（练）练（丹）了

for i in range(epoches):
loss = 0
optimizer.zero_grad()#清空上一步的梯度
idx = np.random.randint(x.shape[0], size=batch_size)
batch_cpu = Variable(torch.from_numpy(x[idx])).float()
batch = batch_cpu.cuda()#很重要

target_cpu = Variable(torch.from_numpy(y[idx])).float()
target = target_cpu.cuda()#很重要
output = model.forward(batch)
loss += criterion(output, target)
loss.backward()
optimizer.step()

if (i +1)%10 == 0:
print('Loss at epoch[%s]: %.3f' % (i, loss.data[0]))
losses.append(loss.data[0])

plt.plot(losses, '-or')
plt.xlabel("Epoch")
plt.xlabel("Loss")

plt.show()
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下面是训练结果

Loss at epoch[9]: 5.407
Loss at epoch[19]: 3.795
Loss at epoch[29]: 2.352
Loss at epoch[39]: 1.725
Loss at epoch[49]: 1.722
Loss at epoch[59]: 1.044
Loss at epoch[69]: 1.044
Loss at epoch[79]: 0.771
Loss at epoch[89]: 1.248
Loss at epoch[99]: 1.862
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总结一下。要调用cuda执行代码需要一下步骤

model.cuda()
criterion.cuda()
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以及

batch_cpu = Variable(torch.from_numpy(x[idx])).float()
batch = batch_cpu.cuda()
target_cpu = Variable(torch.from_numpy(y[idx])).float()
target = target_cpu.cuda()
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就是将模型和输入数据变为cuda执行的
，简直超级方便，良心推荐一波pytorch

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作者：小川爱学习
来源：CSDN
原文：https://blog.csdn.net/wuichuan/article/details/66969315
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