在PyTorch中使用GPU进行模型训练可以极大地加速训练过程。以下是一些简单的步骤来使用GPU训练模型：
- 检查是否有可用的GPU设备：
import torch
if torch.cuda.is_available():
device = torch.device("cuda")
else:
device = torch.device("cpu")
- 将模型和数据加载到GPU上：
model.to(device)
data.to(device)
- 在训练循环中，将输入数据也传递到GPU上：
for inputs, labels in dataloader:
inputs, labels = inputs.to(device), labels.to(device)
outputs = model(inputs)
loss = criterion(outputs, labels)
# 后续的训练步骤
- 在优化器中指定使用GPU：
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.001)
通过这些步骤，你就可以在PyTorch中使用GPU来训练模型了。使用GPU训练模型可以显著提高训练速度和效率。
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