pytorch使用gpu训练模型
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前言
仅记录学习过程，有问题欢迎讨论
因为网上博客参差不齐，我也踩了很多坑，留下我自己成功的经验哈哈。
1.安装CUDA和CUDNN
参考这个博客：
2.安装gpu版本 pytorch
参考这个博客：
该算法基于改进型自适应差分进化方法构建模型框架，并通过多层嵌套的网络结构实现特征提取与分类任务的高效结合。该模型采用动态自适应机制自动优化种群多样性与收敛速度，在复杂数据集上展现出良好的泛化性能与收敛效果。通过引入自适应变异因子与信息熵约束机制相结合的方式显著提升了传统差分进化算法的全局搜索能力与局部优化效率，在基准测试集上的分类准确率较对比算法提升了约15%以上。
3.测试
import torch
print(torch.__version__)
print(torch.cuda.is_available())
pythontrue 就成功啦~
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