Python PyTorch GPU加速_Python怎么用PyTorch在GPU上加速训练-Python教程-PHP中文网

Python PyTorch GPU加速_Python怎么用PyTorch在GPU上加速训练

舞夢輝影

发布： 2025-12-22 11:17:25

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PyTorch启用GPU加速需先确认CUDA环境可用，再将模型和数据显式移至GPU，训练中注意设备一致性，进阶可选DataParallel、DDP或多卡混合精度训练。

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PyTorch 默认在 CPU 上运行，要利用 GPU 加速训练，关键在于把模型和数据都移到 GPU 上，并确保环境支持 CUDA。只要显卡驱动、CUDA 和 PyTorch 版本匹配，几行代码就能启用 GPU 加速。

确认 GPU 和 CUDA 环境是否可用

运行以下代码检查 PyTorch 是否能识别 GPU：

import torch
print(torch.cuda.is_available()) # 应输出 True
print(torch.cuda.device_count()) # 查看可用 GPU 数量
print(torch.cuda.get_current_device()) # 当前默认设备编号
print(torch.cuda.get_device_name(0)) # 显卡型号，如 'NVIDIA RTX 4090'

如果输出 False，需检查：显卡驱动是否安装（nvidia-smi 可查）、CUDA Toolkit 是否安装、PyTorch 是否为 GPU 版（用 pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118 这类带 cuXXX 的链接安装）。

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把模型和数据迁移到 GPU

GPU 加速不是自动的，必须显式移动：

模型：用 model.to('cuda') 或 model.cuda()
输入数据（tensor）：用 x = x.to('cuda') 或 x = x.cuda()
标签同理：y = y.to('cuda')

注意：模型和数据必须在同一个设备上，否则会报错 Expected all tensors to be on the same device。推荐统一用 'cuda' 字符串写法，便于后续切换设备（如改成 'cpu' 调试）。

训练循环中保持 GPU 操作一致性

常见错误是在计算 loss 或评估时忘了把中间变量或指标送回 CPU：

loss 是标量 tensor，打印前建议用 loss.item()（自动转 CPU 标量）
准确率等指标若含 tensor 运算（如 (pred == y).sum()），结果仍是 GPU tensor，要先 .item() 或 .cpu().item() 再记录或打印
避免在训练中频繁调用 .cpu() 或 .numpy()，这会触发同步阻塞，拖慢速度

进阶技巧：多 GPU 和混合精度训练

单卡加速满足大多数需求；若想进一步提速：

DataParallel（简单并行）：适合快速启用多卡，model = torch.nn.DataParallel(model)，但只支持单机多卡且效率不如 DDP
DDP（DistributedDataParallel）：推荐用于多卡/多机训练，需启动多个进程，吞吐更高、更灵活
AMP（自动混合精度）：用 torch.cuda.amp 可减少显存占用、提升训练速度，尤其对大模型效果明显，只需加几行上下文管理器代码

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