Torch中如何使用GPU加速训练

要在Torch中使用GPU加速训练，首先需要确保你的系统支持CUDA，并且安装了相应的CUDA驱动和CUDA工具包。然后，你可以按照以下步骤在Torch中使用GPU加速训练：

1. 导入Torch和Cutorch模块：

require 'torch'
require 'cutorch'

1. 设置默认的Tensor类型为CUDA Tensor：

torch.setdefaulttensortype('torch.CudaTensor')

1. 将数据加载到GPU中：

data = data:cuda()

1. 将模型加载到GPU中：

model = model:cuda()

1. 在训练过程中使用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

通过以上步骤，你就可以在Torch中使用GPU加速训练了。记得在使用GPU时要注意内存的管理，避免出现内存溢出的情况。