這篇文章主要介紹pytorch如何使用單個GPU與多個GPU進行訓練與測試，文中介紹的非常詳細，具有一定的參考價值，感興趣的小伙伴們一定要看完！

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如下所示：

device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu")#第一行代碼
model.to(device)#第二行代碼

首先是上面兩行代碼放在讀取數據之前。

mytensor = my_tensor.to(device)#第三行代碼

然后是第三行代碼。這句代碼的意思是將所有最開始讀取數據時的tersor變量copy一份到device所指定的GPU上去，之后的運算都在GPU上進行。需要注意的是這句話并不像前面的兩行代碼一樣只需要寫一遍，第三行代碼需要寫的次數就等于需要保存到GPU上的tensor變量個數；一般情況下這些tensor變量都是最開始讀取數據時的tensor變量，后面所衍生的變量自然也都在GPU之上。

以上是使用單個GPU的情況。當你擁有多個GPU時，要想使用多個GPU進行訓練和測試，需要在第一二行代碼之間插上下面這樣一個判斷語句，其余的寫法也都是一樣的。

if torch.cuda.device_count() > 1:
 model = nn.DataParallel(model)

使用多個GPU的原理就是通過上面這句代碼將model在每個GPU上分別保存一份，然后對model的輸入tensor進行自動的分割，每個GPU計算tensor的一部分，這樣就能實現(xiàn)計算量的平均分配。在每個model計算完成之后，DataParallel將這些結果進行收集和融合，之后再將結果返回。

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