以下是关于“神经网络训练采用 GPU 设置的方式”的完整攻略，其中包含两个示例说明。
在使用 GPU 进行训练之前，我们需要导入一些必要的库，包括torch。
import torch
在这个示例中，我们使用随机生成的数据和模型来演示如何使用单个 GPU 进行训练。
# 定义随机生成的数据和模型
device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')
model = torch.nn.Linear(10, 1).to(device)
X = torch.randn(100, 10).to(device)
y = torch.randn(100, 1).to(device)
使用定义的模型和数据，使用单个 GPU 进行训练。
# 使用 GPU 进行训练
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)
for i in range(100):
optimizer.zero_grad()
y_pred = model(X)
loss = torch.nn.functional.mse_loss(y_pred, y)
loss.backward()
optimizer.step()
# 输出结果
print('Training completed successfully!')
使用to()函数可以方便地将模型和数据移动到 GPU 上进行训练。在这个示例中，我们使用单个 GPU 进行了训练，并成功地输出了结果。
在使用多个 GPU 进行训练之前，我们需要导入一些必要的库，包括torch。
import torch
在这个示例中，我们使用随机生成的数据和模型来演示如何使用多个 GPU 进行训练。
# 定义随机生成的数据和模型
device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')
model = torch.nn.DataParallel(torch.nn.Linear(10, 1)).to(device)
X = torch.randn(100, 10).to(device)
y = torch.randn(100, 1).to(device)
使用定义的模型和数据，使用多个 GPU 进行训练。
# 使用多个 GPU 进行训练
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)
for i in range(100):
optimizer.zero_grad()
y_pred = model(X)
loss = torch.nn.functional.mse_loss(y_pred, y)
loss.backward()
optimizer.step()
# 输出结果
print('Training completed successfully!')
使用DataParallel()函数可以方便地将模型和数据移动到多个 GPU 上进行训练。在这个示例中，我们使用多个 GPU 进行了训练，并成功地输出了结果。
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