pytorch怎么判断网络是否在Gpu上-摩杜云开发者社区

导语

在深度学习中，使用GPU来加速训练过程是非常常见的做法。PyTorch作为一种流行的深度学习框架，也提供了方便的功能来判断网络是否在GPU上运行。本文将介绍如何使用PyTorch来判断网络是否在GPU上，并提供一个实际问题的示例。

PyTorch中判断网络是否在GPU上的方法

PyTorch提供了一个简单的方法来判断网络是否在GPU上运行，这个方法就是使用torch.cuda.is_available()函数。这个函数返回一个布尔值，表示是否有可用的GPU设备。如果返回True，那么就表示有可用的GPU设备，网络可以在GPU上运行；如果返回False，那么就表示没有可用的GPU设备，网络只能在CPU上运行。

下面是一个示例代码，演示了如何使用torch.cuda.is_available()函数来判断网络是否在GPU上运行。

import torch

# 判断是否有可用的GPU设备
if torch.cuda.is_available():
    # 创建一个网络
    network = Network()
    # 将网络移动到GPU上运行
    network.to(torch.device('cuda'))
else:
    # 创建一个网络
    network = Network()

在这个示例中，首先使用torch.cuda.is_available()判断是否有可用的GPU设备。如果有可用的GPU设备，就创建一个网络对象，并使用to()方法将网络移动到GPU上运行；如果没有可用的GPU设备，就直接创建一个网络对象。通过这样的判断，我们可以确保网络在不同的环境下都能正常运行。

示例：使用PyTorch判断网络是否在GPU上的实际问题

现在，我们来看一个实际问题，展示如何使用PyTorch来判断网络是否在GPU上运行。

假设我们要训练一个卷积神经网络对手写数字进行分类，我们可以使用MNIST数据集来训练和测试网络。首先，我们需要导入相关的库和数据集。

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
import torchvision
import torchvision.transforms as transforms

# 定义网络结构
class ConvNet(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(ConvNet, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(1, 32, 3, 1)
        self.conv2 = nn.Conv2d(32, 64, 3, 1)
        self.fc1 = nn.Linear(12*12*64, 128)
        self.fc2 = nn.Linear(128, 10)

    def forward(self, x):
        x = F.relu(self.conv1(x))
        x = F.max_pool2d(x, 2)
        x = F.relu(self.conv2(x))
        x = F.max_pool2d(x, 2)
        x = x.view(-1, 12*12*64)
        x = F.relu(self.fc1(x))
        x = self.fc2(x)
        return x

# 准备数据集
transform = transforms.Compose(
    [transforms.ToTensor(),
     transforms.Normalize((0.5,), (0.5,))])

trainset = torchvision.datasets.MNIST(root='./data', train=True,
                                        download=True, transform=transform)
trainloader = torch.utils.data.DataLoader(trainset, batch_size=64,
                                          shuffle=True, num_workers=2)

testset = torchvision.datasets.MNIST(root='./data', train=False,
                                       download=True, transform=transform)
testloader = torch.utils.data.DataLoader(testset, batch_size=64,
                                         shuffle=False, num_workers=2)

接下来，我们定义训练函数和测试函数，然后开始训练网络。

# 创建网络对象
network = ConvNet()

# 判断是否有可用的GPU设备
if torch.cuda.is_available():
    # 将网络移动到GPU上运行
    network.to(torch.device('cuda'))

# 定义损失函数和优化器
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.SGD(network.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9)

# 训练网络
for epoch in range(5):
    running_loss = 0.0
    for i, data in enumerate(trainloader, 0):
        # 获取输入数据和标签
        inputs, labels = data

        # 判断是否有可用的GPU设备
        if torch.cuda.is_available():
            # 将输入数据和标签移动到GPU上
            inputs = inputs.to(torch