import torch device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu") inputs.to(device)
时间: 2023-09-14 12:11:27 浏览: 48
这段代码的作用是将输入数据 `inputs` 移动到可用的设备上,如果可用的设备是 GPU,则移动到 GPU 上。具体来说,这段代码做了以下几件事情:
1. 使用 `torch.cuda.is_available()` 函数检查当前是否有可用的 GPU 设备。如果有,则返回 `True`,如果没有,则返回 `False`。
2. 根据上一步的结果,使用 `torch.device()` 函数选择相应的设备。如果有可用的 GPU,则选择 `"cuda"`,否则选择 `"cpu"`。
3. 将输入数据 `inputs` 移动到所选择的设备上,可以使用 `inputs.to(device)` 方法来完成。这样做的目的是确保模型和数据在同一设备上运行,可以最大化地利用硬件资源,提高计算效率。
相关问题
def __getitem__(self, index): _targets = Variable(torch.from_numpy(self._targets[index]).float(), requires_grad=False) _inputs = self._inputs_transform(_targets) if self._use_cuda: _targets = _targets.cuda() _inputs = _inputs.cuda() return _targets, _inputs
这是一个 Python 类的方法,该方法名为 "__getitem__",它接收一个索引 "index" 作为输入,并返回 "_targets" 和 "_inputs" 两个变量。
在方法中,首先将输入的索引用于 "_targets" 数组中,将其转换为 PyTorch 中的张量(Tensor),并将其设置为不需要梯度计算。然后,将 "_targets" 作为输入,调用了另一个函数 "_inputs_transform",将其转换为另一个张量 "_inputs"。
如果使用了 CUDA 加速,那么代码会将 "_targets" 和 "_inputs" 转移到 GPU 上。最后,方法返回 "_targets" 和 "_inputs" 两个变量。
torch.cuda.set_device(device) 改成单机多卡
如果要在单机上使用多个GPU进行计算,可以使用`DataParallel`或者`DistributedDataParallel`这两个PyTorch提供的模块。其中,`DataParallel`将数据分割成多个部分,在多个GPU上分别计算,最后再将结果合并;`DistributedDataParallel`则更加复杂,需要手动进行进程和通信的设置,但是在性能方面更加出色。
使用`DataParallel`的话,可以这样修改:
```python
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
import torch.distributed as dist
import torch.utils.data.distributed as distributed
device_ids = [0, 1] # 指定要使用的GPU设备编号
model = nn.DataParallel(model, device_ids=device_ids) # 使用DataParallel进行多GPU计算
# 定义损失函数和优化器
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.001)
# 训练循环
for epoch in range(num_epochs):
# 从数据集中加载数据
train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True, num_workers=4, pin_memory=True)
# 训练模型
for inputs, labels in train_loader:
inputs, labels = inputs.to(device), labels.to(device)
optimizer.zero_grad()
outputs = model(inputs)
loss = criterion(outputs, labels)
loss.backward()
optimizer.step()
```
使用`DistributedDataParallel`的话,可以这样修改:
```python
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
import torch.distributed as dist
import torch.utils.data.distributed as distributed
# 初始化进程组
dist.init_process_group(backend='nccl', init_method='env://')
# 设置分布式计算相关参数
world_size = dist.get_world_size()
rank = dist.get_rank()
torch.cuda.set_device(rank)
# 加载模型,使用DistributedDataParallel进行多GPU计算
model = MyModel()
model = nn.parallel.DistributedDataParallel(model)
# 定义损失函数和优化器
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.001)
# 从数据集中加载数据
train_sampler = distributed.DistributedSampler(train_dataset)
train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=False, num_workers=4, pin_memory=True, sampler=train_sampler)
# 训练循环
for epoch in range(num_epochs):
train_sampler.set_epoch(epoch)
for inputs, labels in train_loader:
inputs, labels = inputs.cuda(), labels.cuda()
optimizer.zero_grad()
outputs = model(inputs)
loss = criterion(outputs, labels)
loss.backward()
optimizer.step()
```
需要注意的是,使用`DistributedDataParallel`时需要先初始化进程组,设置分布式计算相关参数,以及使用`DistributedSampler`对数据进行分布式采样。
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