macbook pro m1/m2 用mps ， 是苹果arm芯片的gpu

第二种使用gpu方式核心代码

# 设置设备
device = torch.device('cpu')    # 使用cpu
device = torch.device('cuda')   # 单台gpu
device = torch.device('cuda:0') # 使用第一台gpu机器
device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu') # 三目运算符
print(device)

# 2.将网络和损失函数 放到要运行的设备上
net = Cifar10Net()
# if torch.cuda.is_available():
#     net = net.cuda()
# net.to(device)
net = net.to(device) # 和上面的代码效果一样， 可以不重新赋值新的变量

# 3. 创建损失函数  分类问题--交叉熵
loss_fn = nn.CrossEntropyLoss()
# if torch.cuda.is_available():
#     loss_fn = loss_fn.cuda()
# loss_fn.to(device)
loss_fn = loss_fn.to(device) # 和上面的代码效果一样， 可以不重新赋值新的变量

# 4.将数据 输入和标注 放到要运行的设备上   数据必须有返回变量
imgs, targets = data  # 获取数据
# if torch.cuda.is_available():
#     imgs = imgs.cuda()
#     targets = targets.cuda()
# 输入标注数据需要重新赋值新的变量，不能跟网络结果和损失函数那样直接调用 但是不赋值接收变量
imgs = imgs.to(device)  
targets = targets.to(device)

代码

import torch
import torchvision
from torch import nn
from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter
import time
# from p24_model import *

# 1. 准备数据集
# 训练数据
from torch.utils.data import DataLoader

train_data = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./dataset', train=True, transform=torchvision.transforms.ToTensor(),
                                          download=True)
# 测试数据
test_data = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./dataset', train=False, transform=torchvision.transforms.ToTensor(),
                                         download=True)

# 查看数据大小--size
print("训练数据集大小：", len(train_data))
print("测试数据集大小：", len(test_data))
# 利用DataLoader来加载数据集
train_loader = DataLoader(dataset=train_data, batch_size=64)
test_loader = DataLoader(dataset=test_data, batch_size=64)

# 2. 导入模型结构 创建模型
class Cifar10Net(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Cifar10Net, self).__init__()
        self.net = nn.Sequential(
            nn.Conv2d(in_channels=3, out_channels=32, kernel_size=5, stride=1, padding=2),
            nn.MaxPool2d(kernel_size=2),
            nn.Conv2d(32, 32, 5, 1, 2),
            nn.MaxPool2d(kernel_size=2),
            nn.Conv2d(32, 64, 5, 1, 2),
            nn.MaxPool2d(kernel_size=2),
            nn.Flatten(),
            nn.Linear(64*4*4, 64),
            nn.Linear(64, 10)
        )

    def forward(self, x):
        x = self.net(x)
        return x

# 设置cpu或者gpu机器
# device = torch.device('cpu')    # 使用cpu
# device = torch.device('cuda')   # 单台gpu
device = torch.device('cuda:0') # 使用第一台gpu机器
# device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')
print(device)

net = Cifar10Net()
# if torch.cuda.is_available():
#     net = net.cuda()
# net.to(device)
net = net.to(device) # 和上面的代码效果一样， 可以不重新赋值新的变量

# 3. 创建损失函数  分类问题--交叉熵
loss_fn = nn.CrossEntropyLoss()
# if torch.cuda.is_available():
#     loss_fn = loss_fn.cuda()
# loss_fn.to(device)
loss_fn = loss_fn.to(device) # 和上面的代码效果一样， 可以不重新赋值新的变量

# 4. 创建优化器
# learing_rate = 0.01
# 1e-2 = 1 * 10^(-2) = 0.01
learing_rate = 1e-2
print(learing_rate)
optimizer = torch.optim.SGD(net.parameters(), lr=learing_rate)

# 设置训练网络的一些参数
epoch = 10   # 记录训练的轮数
total_train_step = 0  # 记录训练的次数
total_test_step = 0   # 记录测试的次数

# 利用tensorboard显示训练loss趋势
writer = SummaryWriter('./train_logs')

start_time = time.time()
print('start_time: ', start_time)
print(torch.cuda.is_available())
for i in range(epoch):
    # 训练步骤开始
    net.train()  # 可以加可以不加  只有当模型结构有 Dropout BatchNorml层才会起作用
    for data in train_loader:
        imgs, targets = data  # 获取数据
        # if torch.cuda.is_available():
        #     imgs = imgs.cuda()
        #     targets = targets.cuda()
        imgs = imgs.to(device)
        targets = targets.to(device)
        output = net(imgs)    # 数据输入模型
        loss = loss_fn(output, targets)  # 损失函数计算损失 看计算的输出和真实的标签误差是多少
        # 优化器开始优化模型  1.梯度清零  2.反向传播  3.参数优化
        optimizer.zero_grad()  # 利用优化器把梯度清零 全部设置为0
        loss.backward()        # 设置计算的损失值，调用损失的反向传播，计算每个参数结点的参数
        optimizer.step()       # 调用优化器的step()方法 对其中的参数进行优化
        # 优化一次 认为训练了一次
        total_train_step += 1
        if total_train_step % 100 == 0:
            print('训练次数： {}   loss： {}'.format(total_train_step, loss))
            end_time = time.time()
            print('训练100次需要的时间：', end_time-start_time)
        # 直接打印loss是tensor数据类型，打印loss.item()是打印的int或float真实数值， 真实数值方便做数据可视化【损失可视化】
        # print('训练次数： {}   loss： {}'.format(total_train_step, loss.item()))
        writer.add_scalar('train-loss', loss.item(), global_step=total_train_step)

    # 利用现有模型做模型测试
    # 测试步骤开始
    total_test_loss = 0
    accuracy = 0
    net.eval()  # 可以加可以不加  只有当模型结构有 Dropout BatchNorml层才会起作用
    with torch.no_grad():
        for data in test_loader:
            imgs, targets = data
            # if torch.cuda.is_available():
            #     imgs = imgs.cuda()
            #     targets = targets.cuda()
            imgs = imgs.to(device)
            targets = targets.to(device)
            output = net(imgs)
            loss = loss_fn(output, targets)
            total_test_loss += loss.item()
            # 计算测试集的正确率
            preds = (output.argmax(1)==targets).sum()
            accuracy += preds
    # writer.add_scalar('test-loss', total_test_loss, global_step=i+1)
    writer.add_scalar('test-loss', total_test_loss, global_step=total_test_step)
    writer.add_scalar('test-accracy', accuracy/len(test_data), total_test_step)
    total_test_step += 1
    print("---------test loss: {}--------------".format(total_test_loss))
    print("---------test accuracy: {}--------------".format(accuracy/len(test_data)))
    # 保存每一个epoch训练得到的模型
    torch.save(net, './net_epoch{}.pth'.format(i))

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