Notes on Section 5.6
此时此刻，作者的laptop上既没有一个gpu，也没有两个gpu，于是本章如此潦草作罢
这一节讲的是GPU在计算上的应用，以及如何优化数据的传递以利用并行运算的优势
系统创建张量的时候，默认会存储在cpu上，我们可以通过复制传递这个信息
我们可以指定张量创建在gpu上
这里的try_gpu主要是为了防止没有gpu（说谁呢）
所以核心其实是在创建的时候传入一个设备参数，这里是torch.device(f’cuda:{i}’)
以下的一些代码可以用于查询现有设备下的gpu数量
同时神经网络模型也接受不同的设备分配部署
比如这样子可以将我们现在定义的net层部署到gpu
这样的部署会将权重/偏置等一些参数转移到gpu上，cpu仅保留句柄
- Title: Notes on Section 5.6
- Author: bobown_yao
- Created at : 2026-01-06 00:00:00
- Updated at : 2026-01-17 16:19:05
- Link: https://bobownyao.github.io/2026/01/06/Notes-on-Section-5-6/
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