PyTorch中如何手动同步CPU和GPU的数据?
时间: 2024-10-07 09:01:59 浏览: 24
在PyTorch中,由于数据通常是在CPU上创建并在GPU上运行,因此需要明确地控制数据在两者之间的传输。为了手动同步CPU和GPU的数据,主要有两个相关的API:
1. **`.to(device)`**: 当你在CPU上调用`.to(device)`将数据转移到GPU时,实际上这个操作会触发一次默认的同步,确保所有的CPU操作完成后再传递给GPU。如果数据已经存在于GPU中,则不会引起额外的同步。
2. **`.copy_()` 和 `.detach()`**:
- `_.copy_(source)`:这是在CPU到GPU或者GPU到GPU之间进行数据复制的方法。它会在原地(即不需要额外分配新的内存)更新目标张量,所以在数据转移的同时进行了同步。
- `.detach()`:将当前张量从计算图中分离出来,返回一个新的张量,并停止跟踪该张量的梯度。如果你在分离之后立即把张量放到GPU上,这也将导致同步。
3. **`.pin_memory()` 和 `.cuda(non_blocking=True)`**: 如果你想在CPU和GPU间快速交换小批量数据,可以考虑使用`.pin_memory()`在CPU上存储张量,提高直接内存访问的速度。而`.cuda(non_blocking=True)`允许非阻塞式数据迁移,如果之前的操作还没完成,这个操作将不会等待,而是立即返回。
例如,如果你想在GPU上执行一些操作,然后将结果放回CPU:
```python
# 假设 tensor_on_gpu 是在GPU上的张量
result_gpu = some_computation(tensor_on_gpu)
result_cpu = result_gpu.cpu() # 这里会触发同步
```