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坑：版本对应、显卡问题
在pycharm虚拟环境中安装的话，先配置cuda、cudnn，然后在pycharm终端中安装对应版本的pytorch。
还可能出现
print(torch.cuda.is_available())
打印True，但是使用GPU进行加速仍然会报错的情况，原因可能是显卡太垃圾了。。。
所以不能只通过上面一行代码进行测试
测试代码
import torch # 以下代码只有在PyTorch GPU版本上才会执行 import time print(torch.__version__) print(torch.cuda.is_available()) a = torch.randn(10000, 1000) b = torch.randn(1000, 2000) t0 = time.time() c = torch.matmul(a, b) t1 = time.time() print(a.device, t1 - t0, c.norm(2)) device = torch.device('cuda') a = a.to(device) b = b.to(device) t0 = time.time() c = torch.matmul(a, b) t1 = time.time() print(a.device, t1 - t0, c.norm(2)) t0 = time.time() c = torch.matmul(a, b) t1 = time.time() print(a.device, t1 - t0, c.norm(2))
配置完成
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