pytorch基础知识-GPU加速
本节比较简单，介绍一个显卡加速功能。
一般我们在使用笔记本电脑或者台式机进行神经网络结构计算时，默认使用cpu计算，但cpu运算速度十分有限，一个专门搞学术研究的人常配备一个英伟达显卡来加速计算。
GPU加速功能可以将运算切入到显卡中进行，从而提高运算速度。
该方法在pytorch 0.3版本以前较麻烦，当时是在代码后面加入.cpu()进行。
在新版本的pytorch中，变为统一设置运算位置的形式。
如上段代码中可以加入以下代码来提高运算速度。
首先定义device（设备），再调用.to函数
在使用该项功能前 首先确认自己电脑有GPU英伟达显卡，且支持CUDA模块，
随后确认自己电脑里安装了CUDA，
可以使用该代码来查看当前环境是否支持CUDA
import torch
print(torch.cuda.is_available())
# 返回True代表支持，False代表不支持具体在神经网络中，该这样使用
import torch
import torch.nn as nn
import optim
device = torch.device('cuda:0')
# 'cuda:0'当中的0为想要使用显卡的编号
# 这里的0表示使用的是第一张显卡
net = MLP().to(device)
# 使用.to函数将神经网络模块搬到MLP上进行运算
optimizer = optim.SGD(net.parameters(), lr=1e-3)
criteon = nn.CrossEntropyLoss().to(device)
# 同样将loss部分的计算转移到GPU上去同样的，数据部分也可以转移到GPU上去
data, target = data.to(device), target.to(device)这里要注意同一个数据在CPU和在GPU上建立后是完全不一样的。
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