pytorch-mutex cpu和gpu版本区别

PyTorch-Mutex的CPU和GPU版本之间的区别在于它们使用的锁的类型不同。CPU版本使用Python标准库中的threading.Lock来实现互斥锁，而GPU版本使用PyTorch中的torch.cuda.Lock来实现互斥锁。

因此，如果您的PyTorch模型是在CPU上训练的，则应该使用CPU版本的PyTorch-Mutex；如果您的PyTorch模型是在GPU上训练的，则应该使用GPU版本的PyTorch-Mutex。

以下是使用CPU版本的PyTorch-Mutex的示例代码：

from torch_mutex import Mutex

mutex = Mutex()

for epoch in range(num_epochs):
    for batch in data_loader:
        # 加锁
        mutex.acquire()
        
        # 计算模型输出
        output = model(batch)
        loss = loss_fn(output, target)
        
        # 更新模型参数
        optimizer.zero_grad()
        loss.backward()
        optimizer.step()
        
        # 解锁
        mutex.release()

以下是使用GPU版本的PyTorch-Mutex的示例代码：

import torch
from torch_mutex import Mutex

mutex = Mutex()

for epoch in range(num_epochs):
    for batch in data_loader:
        # 加锁
        mutex.acquire()
        
        # 将输入和目标数据移动到GPU上
        input = batch[0].cuda()
        target = batch[1].cuda()
        
        # 计算模型输出
        output = model(input)
        loss = loss_fn(output, target)
        
        # 更新模型参数
        optimizer.zero_grad()
        loss.backward()
        optimizer.step()
        
        # 解锁
        mutex.release()

在上面的代码中，我们在使用GPU版本的PyTorch-Mutex时，首先需要将输入和目标数据移动到GPU上。然后，在访问共享资源之前，我们调用mutex.acquire()方法来获取互斥锁。最后，在访问共享资源之后，我们调用mutex.release()方法来释放互斥锁。这样，我们就可以避免多个GPU核心同时访问共享资源，从而确保训练过程的正确性。