很多小伙伴在使用pytorch進行機器學習的時候可能會遇到cuda()加載很慢的問題，小編也遇到過這樣令人心塞的問題。在解決了相應問題后小編將解決方法進行了一個總結，希望能幫助到各位小伙伴。
方法一：
pip install --upgrade --force-reinstall http://download.pytorch.org/whl/cu80/torch-0.2.0.post3-cp27-cp27mu-manylinux1_x86_64.whl
后面這個可以自己到官網(wǎng)上找自己對應的python和cuda版本的安裝包，官網(wǎng)為鏈接：
方法二：
conda install pytorch torchvision cuda80 -c soumith
這里可以根據(jù)自己cuda版本確定。查看cuda版本，在python命令行里面輸入：
import torch
torch.version.cuda即可。
補充：關于win10環(huán)境下在使用torch調(diào)用cuda（）失敗的原因
看了無數(shù)篇博客都是牛頭不對馬嘴，忙活了半天才搞清楚
如果大家在用torch的過程中看見這樣的錯誤，不是你的問題，也不是代碼問題。是win10的原因
只需要在代碼前面加上
torch.cuda.current_device()
torch.cuda._initialized = True
就可以正常訓練了。
小結
以上就是小編嘗試過的兩種cuda()加載很慢的解決方案和win10解決torch調(diào)用cuda（）失敗的方法，如果你也遇到了這樣的問題不妨嘗試一下。更多機器學習的問題交流請關注W3Cschool以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關文章。希望大家以后多多支持W3Cschool！
