draem异常检测项目我想用cpu进行训练怎么修改

Question

draem异常检测项目我想用cpu进行训练怎么修改
下载了对应的cpuonly的pytorch但无法运行，不知道怎么修改

Answer 1

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解答

你想要使用 CPU 进行 draem 异常检测项目的训练，但是下载的 CPU-only 的 PyTorch 版本无法运行。解决这个问题有以下几步：

1. 检查 PyTorch 版本：确保你下载的 PyTorch 版本是 CPU-only 的，且支持你的 Python 版本。
2. 修改代码：在你的代码中，需要将 device 设置为 torch.device("cpu")，这样 PyTorch 就会使用 CPU 进行计算。
3. 检查模型：如果你的模型使用了 GPU acceleration 的模块（如 torch.nn.parallel.DataParallel），需要将其修改为 CPU 版本。
4. 检查数据加载：如果你的数据加载使用了 GPU acceleration 的模块（如 torch.utils.data.DataLoader），需要将其修改为 CPU 版本。

以下是一个简单的示例代码：

import torch
import torch.nn as nn

# 创建模型
model = nn.Sequential(
    nn.Linear(10, 20),
    nn.ReLU(),
    nn.Linear(20, 10)
)

# 设置 device
device = torch.device("cpu")
model.to(device)

# 加载数据
data_loader = torch.utils.data.DataLoader(
    your_data,
    batch_size=32,
    shuffle=True,
    pin_memory=False
)

# 训练模型
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)

for epoch in range(10):
    for batch in data_loader:
        inputs, labels = batch
        inputs, labels = inputs.to(device), labels.to(device)
        optimizer.zero_grad()
        outputs = model(inputs)
        loss = criterion(outputs, labels)
        loss.backward()
        optimizer.step()

在上面的代码中，我们将 device 设置为 torch.device("cpu")，并将模型、数据加载和优化器设置为 CPU 版本。