1 安装篇

参考：
[开发技巧]·PyTorch如何使用GPU加速（CPU与GPU数据的相互转换）

安装可以在官方参考代码，最好使用conda
https://pytorch.org/get-started/locally/

conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=10.2 -c pytorch

检测是否可以使用GPU，使用一个全局变量use_gpu，便于后面操作使用

use_gpu = torch.cuda.is_available()
可以使用GPU，use_gpu的值为True，否则为False。当可以使用GPU，我们不想使用，可以直接赋值use_gpu = False

我们在进行转换时，需要把数据，网络，与损失函数转换到GPU上

1.构建网络时，把网络，与损失函数转换到GPU上

model = get_model()
loss_f = t.nn.CrossEntropyLoss()
if(use_gpu):
    model = model.cuda()
    loss_f = loss_f.cuda()

2.训练网络时，把数据转换到GPU上

if (use_gpu):
    x,y = x.cuda(),y.cuda()

3.取出数据是，需要从GPU准换到CPU上进行操作

if(use_gpu):
    loss = loss.cpu()
    acc = acc.cpu()

2 使用篇

未完待续