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0x01 代码设计 这个代码会持续执行神经网络的训练任务#xff0c;每次循环都进行前向传播、反向传播和参数…0x00 问题描述
安装完成PyTorch、CUDA后验证PyTorch是否能够通过CUDA高占用GPU占用95%特地使用以下代码测试。
0x01 代码设计 这个代码会持续执行神经网络的训练任务每次循环都进行前向传播、反向传播和参数更新以保持高强度的GPU占用。 ## CUDA - GPU 占用测试
## 正确运行结果为GPU占用显著提高95,NVIDIA 3060 LAPTOPimport torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim# 检查CUDA是否可用
if torch.cuda.is_available():device torch.device(cuda)print(CUDA is available. Using GPU.)
else:raise Exception(CUDA is not available. Please ensure you have a GPU.)# 创建一个简单的神经网络
class SimpleNet(nn.Module):def __init__(self):super(SimpleNet, self).__init__()self.fc1 nn.Linear(10000, 10000) # 大规模线性层可以根据需要调整大小def forward(self, x):x self.fc1(x)return xnet SimpleNet().to(device)# 定义损失函数和优化器
criterion nn.MSELoss()
optimizer optim.SGD(net.parameters(), lr0.01)# 创建一个大型随机输入张量
batch_size 32
input_data torch.randn(batch_size, 10000, devicedevice)# 持续执行神经网络训练任务以保持高占用率
try:while True:# 正向传播output net(input_data)loss criterion(output, input_data)# 反向传播和优化optimizer.zero_grad()loss.backward()optimizer.step()
except KeyboardInterrupt:print(Stopped by user.)# 释放GPU资源
net None
torch.cuda.empty_cache()0x02 实验结果 笔者使用的3060 Laptop GPU 占用在95%以上代码效果显著说明PyTorch、CUDA环境安装成功。 0x03 后记 No Pains, No Gains.
