Torch中如何使用GPU加速訓練

要在Torch中使用GPU加速訓練，首先需要確保你的系統支持CUDA，并且安裝了相應的CUDA驅動和CUDA工具包。然后，你可以按照以下步驟在Torch中使用GPU加速訓練：

導入Torch和Cutorch模塊：

require 'torch'
require 'cutorch'

設置默認的Tensor類型為CUDA Tensor：

torch.setdefaulttensortype('torch.CudaTensor')

將數據加載到GPU中：

data = data:cuda()

將模型加載到GPU中：

model = model:cuda()

在訓練過程中使用GPU：

for i=1,num_epochs do
    local inputs, targets = next_batch()
    inputs = inputs:cuda()
    targets = targets:cuda()
    
    local outputs = model:forward(inputs)
    local loss = criterion:forward(outputs, targets)
    
    model:zeroGradParameters()
    local gradOutputs = criterion:backward(outputs, targets)
    model:backward(inputs, gradOutputs)
    
    model:updateParameters(learning_rate)
end

通過以上步驟，你就可以在Torch中使用GPU加速訓練了。記得在使用GPU時要注意內存的管理，避免出現內存溢出的情況。

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