深度学习看gpu还是cpu

深度学习是一种机器学习的分支，它可以训练神经网络使其进行分类或预测。但是，深度学习模型通常需要大量的计算资源来训练。因此，研究选择使用GPU或CPU进行深度学习的合适性变得至关重要。本文将从技术角度来探讨GPU和CPU在深度学习中的优缺点，并提供代码示例。

一、GPU与CPU的差异

GPU和CPU之间最主要的差别在于它们的设计目标。CPU是为了尽可能地处理通用计算操作而设计的，包括文件操作和网络通信等。GPU最初是为了解决计算机图形学中复杂数据集的处理而设计的。但它现在被用于处理那些需要并行计算的计算操作，如深度学习模型。GPU通常拥有数千个处理单元，这意味着更多的并行计算和更快的处理速度。CPU通常有多个核心，但数量有限，并且它们所能处理的数据量相对较少。因此，GPU通常用于处理多个数据集，而CPU则用于许多单个数据集的处理。

二、深度学习中的GPU

基于乘性和加性规则的矩阵乘法是深度学习模型中最常见的操作。GPU有非常快速的矩阵乘法和矩阵运算库，在深度学习中非常有用。通常，GPU可用于加速模型的训练和预测。

在Python中，使用Tensorflow或PyTorch等深度学习框架训练模型需要大量的计算资源。卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）需要对输入图像进行多次卷积和池化操作。这需要大量的计算资源，使GPU成为一种很好的选择。下面是使用PyTorch编写的一个简单的代码示例，其中包括了使用GPU进行深度学习训练的示例。

import torch

# 设备
device =