torch.cuda

什么时候需要将计算放置在GPU，cuda上

 计算量大的时候，有torch的时候

 

什么数据放在GPU

在 PyTorch 和其他深度学习框架中，通常只有模型的参数和输入到模型的数据（张量）需要被移动到 GPU 上

当从数据excel pandas中提取文本数据并通过分词器处理时，处理后的张量才需要被移动到 GPU 上

数据，模型放在cuda上计算之后，还用导回cpu吗

 需要

用法

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import torch   # 检查CUDA是否可用 device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')   # 创建一个模型并将其移动到CUDA设备 model = SomeModel().to(device)   # 创建一个输入张量并将其移动到CUDA设备 input_data = torch.randn(10, 10).to(device)   # 在CUDA设备上执行前向传播 output_data = model(input_data)   # 将输出数据从CUDA设备移回CPU output_data_cpu = output_data.to('cpu')   # 进行后续的CPU计算或显示