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

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。

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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