super().__init__()后怎么定义device

在调用 `super().__init__()` 之后，你可以通过以下方式来定义设备（device）：

import torch

class MyModel(torch.nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()

        self.device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
        # 或者使用下面这行代码也可以
        # self.device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu")

        # 其他的初始化代码

    def forward(self, x):
        # 模型的前向传播代码

上面这段代码中，我们首先使用 `torch.cuda.is_available()` 来判断当前是否有可用的 GPU，如果有，就将设备定义为 `cuda`，否则定义为 `cpu`。然后，我们将设备保存在 `self.device` 属性中，以便在模型的 forward 方法中使用。

注意，如果你的计算机上有多个 GPU，你可以使用类似 `cuda:0`、`cuda:1` 等来指定使用哪个 GPU。如果你只有一个 GPU，通常使用 `cuda` 即可。

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super(Dice, self).__init__()后怎么定义device

在调用 `super(Dice, self).__init__()` 时，`self` 对象已经被创建。我们可以在这之后来定义 `device`。例如：

class Dice(nn.Module):
    def __init__(self, num_embeddings, embedding_dim, padding_idx=None):
        super(Dice, self).__init__()
        self.num_embeddings = num_embeddings
        self.embedding_dim = embedding_dim
        self.padding_idx = padding_idx
        self.embedding = nn.Embedding(num_embeddings, embedding_dim, padding_idx=self.padding_idx)
        self.device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")

在这个例子中，我们在 `__init__` 方法中定义了 `device`。它使用了 `torch.device` 函数来判断当前是否可以使用 GPU，如果可以则选择 GPU，否则选择 CPU。

def __init__(self, module, device_ids=None, output_device=None, dim=0): super(DataParallel, self).__init__() device_type = _get_available_device_type() if device_type is None: self.module = module self.device_ids = [] return if device_ids is None: device_ids = _get_all_device_indices() if output_device is None: output_device = device_ids[0] self.dim = dim self.module = module self.device_ids = list(map(lambda x: _get_device_index(x, True), device_ids)) self.output_device = _get_device_index(output_device, True) self.src_device_obj = torch.device(device_type, self.device_ids[0]) _check_balance(self.device_ids) if len(self.device_ids) == 1: self.module.to(self.src_device_obj)这段代码什么意思

这段代码是 PyTorch 中 `DataParallel` 类的构造函数，用于实现数据并行。`DataParallel` 可以在多个 GPU 上并行运行模型以加速训练过程。

具体来说，这段代码的作用如下：

- 接受一个模型 `module` 和一些可选参数 `device_ids`、`output_device` 和 `dim`。
- 检查当前计算机可用的设备类型，并根据可用设备类型设置模型的 `module` 和 `device_ids`。
- 如果 `device_ids` 为 `None`，则将 `device_ids` 设置为当前计算机上的所有可用设备编号，即 `_get_all_device_indices()` 函数返回的结果。
- 如果 `output_device` 为 `None`，则将 `output_device` 设置为 `device_ids` 中的第一个设备编号。
- 设置并行操作的维度 `dim`，默认为 0。
- 将 `device_ids` 中的设备编号映射到 PyTorch 的设备对象。
- 检查 `device_ids` 是否负载均衡，并在不平衡的情况下打印警告信息。
- 如果 `device_ids` 只有一个设备编号，则将 `module` 移动到该设备上。