pytorch cpu版本和gpu版本
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torchcpu和gpu区别
总之，Torch在CPU和GPU上的运行原理基本相同，只是在计算性能方面存在差异，GPU通常较CPU更适合处理需要大规模并行计算的深度学习计算任务。
torch.load() 的作用：从文件加载用 torch.save() 保存的对象。
最后形成的局面就是：所有的 GPU 上面都有一样的 module ，每个 GPU 都有单独的数据。在反向传播过程中，每一个 GPU 上得到的 gradient 会汇总到主 GPU (server) 上面。
这种情况就是自己的设置运行设备为GPU 但是本地的机子有没有GPU 有两种方法。
但是我出现了torch.cuda.OutOfMemoryError的错误，尤其是我使用nvidia-smi查看发现gpu内存没有被占用。
如何判断pytorch使用了gpu
? 读取显卡的型号名称 torch.cuda.get_device_name()? 查看有几张显卡可用 torch.cuda.device_count()? 查看显卡的详细信息 torch.cuda.get_device_properties(
方法一 使用活动监视器中的Mac GPU使用情况 首先启动活动监控（Activity Monitor），默认情况下点击应用程序-实用程序就可以找到它，也可以使用聚焦搜索（Spotlight）来搜索它。
在电脑的空白区域点击右键选择NVIDIA控制面板进入。在打开的NVIDIA控制面板中点击视图，选择在通知栏区域显示GPU活动图标。此时可以在电脑屏幕下方看到显卡的活动提示图标。
通常情况下，只要驱动满足要求，并且PyTorch官方有预编译相应的CUDA版本，直接安装对应版本的PyTorch即可。
打开电脑，在底部的任务栏空白处，右键，选择“任务管理器”。打开任务管理器窗口，选择左下角的“详细信息”选项。 这样就打开了任务管理器窗口，切换到“性能”选项。
GPU可分为独立GPU和集成GPU独立GPU:独立GPU一般封装在独立的显卡电路板上,使用专用的显示存储器,独立显卡性能由GPU性能与显存带宽共同决定。一般来讲,独立GPU的性能更高,但因此系统功耗、发热量较大。
在桌面空白处点击鼠标右击，在弹出的选项中，点击【配置可交换显示卡】。“当前活动的图形处理单元”下面如果显示的是“高性能GPU”，表示当前是独立显卡在工作。如果显示的是“省电GPU”，则表示是集显在工作。
窗口后，根据下图所示，将会显示所有正在运行的任务以及内存占用空间、CPU等信息。 第五步单击鼠标右键，在弹出的菜单栏中根据下图箭头所指，点击【GPU内存】选项。 最后根据下图箭头所指，就会在窗口中显示【GPU内存】。
linux怎么查看gpu使用情况？我们一起来了解一下吧。打开linux系统，在linux的桌面的空白处右击。在弹出的下拉选项里，点击打开终端。输入nvidia-smi命令，回车运行之后即可显示GPU使用情况。
一文搞懂PyTorch与CUDA那些事
许多同学误以为PyTorch和TensorFlow一样，运行时需要本机环境内的CUDA和CuDNN支持，但其实在一台没有安装CUDA的环境中按照官网的指南安装PyTorch也是可以正常在GPU上运行的。那么安装GPU版本的PyTorch需要什么？答案是：GPU和驱动。
PyTorch版本中的带cu标志表示该版本是编译、优化并支持CUDA的版本。CUDA是NVIDIA开发的并行计算平台和编程模型，它允许开发者利用NVIDIA GPU的强大计算能力来加速深度学习任务。
PyTorch是一个功能强大、灵活且易于使用的深度学习框架，特别适合于需要GPU加速和动态计算图的应用场景。PyTorch于创建，它最初是由Facebook的人工智能研究团队（FAIR）开发的。
利用MicrosoftOfficePowerPoint不仅可以创建演示文稿，还可以在互联网上召开面对面会议、远程会议或在网上给观众展示演示文稿。
不可以。macpytorch是不可以用cuda的，由于Mac不支持CUDA，所以使用下面的命令即可安装pytroch，分两种python和python以上。安装Pytorch时只能安装CPU版本的。
CUDA 数组由 Numba、CuPy、MXNet 和 PyTorch 提供支持。CuPy 是一个利用 GPU 库在 NVIDIA GPU 上实施 NumPy CUDA 数组的库。Numba 是一个 Python 编译器，可以编译 Python 代码，以在支持 CUDA 的 GPU 上执行。
torch.cuda.set_device('cuda:'+str(gpu_ids)) #可指定多卡 但是这种写法的优先级低，如果model.cuda()中指定了参数，那么torch.cuda.set_device()会失效，而且pytorch的官方文档中明确说明，不建议用户使用该方法。
PyTorch中的tensor又包括CPU上的数据类型和GPU上的数据类型，一般GPU上的Tensor是CPU上的Tensor加cuda()函数得到。通过使用Type函数可以查看变量类型。系统默认的torch.Tensor是torch.FloatTensor类型。
CPU与GPU区别 通俗易懂
GPU的缓存就很简单，目前主流的GPU芯片最多有两层缓存，而且GPU可以利用晶体管上的空间和能耗做成ALU单元，因此GPU比CPU的效率要高一些。
CPU需要很强的通用性来处理各种不同的数据类型，同时又要逻辑判断又会引入大量的分支跳转和中断的处理。这些都使得CPU的内部结构异常复杂。
cpu与gpu的区别一、作用不同CPU:作为计算机系统的运算和控制核心。GPU:是一种专门在个人电脑、工作站、游戏机和一些移动设备。二、功能不同CPU:主要是解释计算机指令以及处理计算机软件中的数据。
cpu和gpu的区别如下：含义不同 显卡是一个独立的图形处理模块。GPU即Graphic Processing Unit，是图像处理器。组成不同 显卡由GPU、显存、供电模块、散热器等组成。GPU是组成显卡的一部分。
CPU和GPU的主要区别在于它们的设计目标、处理任务的方式和硬件结构。 设计目标不同 CPU（中央处理器）：CPU被设计为通用处理器，能够处理各种不同的任务。它擅长执行复杂的控制操作和串行计算，具有强大的逻辑处理能力。
两者的区别在于存在于片内的缓存体系和数字逻辑运算单元的结构差异。首先需要解释CPU和GPU这两个缩写分别代表什么。
CPU，在电脑中起着控制计算机运行的作用，是电脑的中央处理器。而GPU是一个附属型的处理器，主要处理计算机中与图形计算有关的工作，并将数据更好地呈现在显示器中。
GPU和CPU的主要区别是功能方面、运算方式、运行环境。功能方面：CPU是电脑的中央处理器，主要负责解释计算机发出的指令以及处理电脑软件中的大数据。
pytorch共享gpu和专用gpu有什么区别
独立GPU:独立GPU一般封装在独立的显卡电路板上,使用专用的显示存储器,独立显卡性能由GPU性能与显存带宽共同决定。一般来讲,独立GPU的性能更高,但因此系统功耗、发热量较大。集成GPU:集成GPU常和CPU共用一个Die,共享系统内存。
共享GPU内存指的是显卡显存不够用时会将物理内存一部分空间分给显卡作为显存使用，但速度比显卡显存低得多。专用GPU显存才是独立显卡的显存，以物理形式焊接在独立显卡电路板上的。
答：简单点说，专有内存就是GPU自己用的，不会分给其它应用，而共享内存就是所有应用都可以使用，但是GPU优先使用。专有GPU内存：专有GPU的内存一般默认分成两种：独显内存和集显内存。
现在的核显都是共享内存的。比如你有内存，核显占用，那么你实际进入系统后会显示内存。很早之前有些独显是共享显存的，跟这个也是一样的。
显存就是单独给显卡上GPU使用的运行内存，独立显卡上的显存就是GPU单独使用的，不存在共享的情况，GPU也没有共享的说法。
内存消耗越大如果GPU加载了大量的纹理，则容易造成问题其二，使用GPU渲染会影响字体的抗锯齿效果这是因为GPU和CPU具有不同的渲染机制即使最终硬件加速停止了，文本还是会在动画期间显示得很模糊。
专用GPU内存就是独显的显存，这个是不会共享给其他设备的，你的独显显存应该只有B，你可以用鲁大师看下具体的硬件信息。下面那个共享GPU内存其实是优先让独显使用的内存容量，一般是你内存大小的一半容量。不用修改其他设置。
共享GPU内存是指在某些情况下，当显卡的专用视频随机存储器（VRAM）不足以满足图形处理需求时，操作系统可以将系统主内存的一部分分配给显卡作为临时显存使用，这个过程是自动的，由操作系统和显卡驱动程序协同管理。
“共享GPU内存”是WINDOWS统专门为显卡划分的优先内存容量。在显卡显存不够的时候，系统会优先使用这部分“共享GPU内存”。在WIN统中，会划分一半容量的物理内存容量为“共享GPU内存”。
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