加快Python算法的四个方法(一)PyTorch.docx资源-CSDN文库

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加快 Python 算法的四个方法（一）PyTorch

相信大家在做一些算法经常会被庞大的数据量所造成的超多计算量需要的时间而折磨的痛苦不

已，接下来我们围绕四个方法来帮助大家加快一下 Python 的计算时间，减少大家在算法上的

等待时间。下面为大家讲述有关 PyTorch 的内容。

1.介绍

在 PyTorch 模块中，我将展示如何使用

算法更快。

和检查、初始化 GPU 设备

pycuda

，以及如何使

torch

PyTorch 是建立在 torch 的机器学习库。它得到了 Facebook AI 研究小组的支持。在最近开

发之后，由于它的简单性，动态图形以及它本质上是 Python，它在被开发出来之后变得非常

流行。它的速度仍然没有落后，在很多情况下可以说是表现的非常好的。

pycuda 允许你从 python 访问 Nvidia 的 CUDA 并行计算 API。

2.如何检查 cuda 的可用性？

要检查是否有

可用的设备

Torch

，可以简单地运行一下下面的代码：

cuda

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