pytorch在cpu和gpu运算的性能差别：

2022-05-10 01:00:07 阅读：335 来源： 互联网

标签：end torch device pytorch cuda time print gpu cpu

公共：

import time
import torch

print(torch.__version__)
print("torch.cuda.is_available()   =", torch.cuda.is_available())
print("torch.cuda.device_count()   =", torch.cuda.device_count())
print("torch.cuda.device('cuda')   =", torch.cuda.device('cuda'))
print("torch.cuda.current_device() =", torch.cuda.current_device())

cpu:

start=time.time()
for i in range(1,10):
    a = torch.FloatTensor(1*100,1000,1000)
    a=torch.matmul(a,a)
    end=time.time()
    print (end-start)

gpu:

start=time.time()
for i in range(1,10):
    a = torch.FloatTensor(1*100,1000,1000)
    a = a.cuda()
    a=torch.matmul(a,a)
    end=time.time()
    print (end-start)

测试结果：

标签：end,torch,device,pytorch,cuda,time,print,gpu,cpu
来源： https://www.cnblogs.com/chinasoft/p/16251894.html

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