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torch使用GPU加速

下载cuda

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下载与python版本适配的GPU版torch

使用GPU加速

将模型，函数，数据都放入GPU中

  • 将模型加入GPU
    # 自定义模型要继承torch.nn.Module才能使用GPU加速
# 在模型后加cuda函数
model = TransE(num_nodes, num_relations, hidden_channels).cuda()
  • 将函数放入GPU，例外：模型model的__init__函数中出现的self调用的函数，数据将自动放入GPU（模型已被放入GPU）
    # 例如将loss函数放入GPU
l = train_model.loss(head_index.cuda(), relation_type.cuda(), tail_index.cuda()).cuda()
  • 将数据放入GPU
    # 基本将tensor类型的数据都放入GPU
head_index.cuda()

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