pytorch安装gpu变成了cpu

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相关问题

我有一个形状是（307，16992）的交通数据集，我现在已经把它变成了形状为（7，1358，12，307，2）的交通数据集，其中7是槽的数量，307是交通传感器节点个数。0维是速度特征，1维是根据邻接矩阵划分的度。我现在想利用GAT作为VAE的编码器，对度一致的节点计算注意力系数，这个pytorch代码怎么写？另外，我需要构造一个3层MLP来作为另一编码器，对每个槽中的数据计算隐变量，这个代码又该怎么写？注意力网络那边用点注意力机制，我的数据集太大了，经常出现killed的情况，但是我不知道怎么修改？我该怎么成功运行并且避免内存爆炸的情况？请给我一个能成功运行的实例，且避免killed和内存爆炸的实例代码 pytorch

首先，关于利用GAT作为VAE的编码器，对度一致的节点计算注意力系数的代码，可以参考以下代码：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
from torch_geometric.nn import GATConv

class GATEncoder(nn.Module):
    def __init__(self, in_channels, out_channels, heads, num_layers):
        super(GATEncoder, self).__init__()
        self.conv_layers = nn.ModuleList()
        self.conv_layers.append(GATConv(in_channels, out_channels, heads=heads))
        for i in range(num_layers - 1):
            self.conv_layers.append(GATConv(
                out_channels * heads, out_channels, heads=heads))

    def forward(self, x, edge_index):
        for conv in self.conv_layers:
            x = F.elu(conv(x, edge_index))
        return x

这里我们使用了PyTorch Geometric中的GATConv来实现GAT。`in_channels`表示输入特征的维度，`out_channels`表示输出特征的维度，`heads`表示头数，`num_layers`表示层数。在forward函数中，我们通过多层GATConv对输入特征进行编码。

接下来是构造MLP作为另一编码器的代码：

class MLPEncoder(nn.Module):
    def __init__(self, input_dim, hidden_dim, latent_dim):
        super(MLPEncoder, self).__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(input_dim, hidden_dim)
        self.fc2 = nn.Linear(hidden_dim, latent_dim)
        self.fc3 = nn.Linear(hidden_dim, latent_dim)

    def forward(self, x):
        x = F.relu(self.fc1(x))
        mu = self.fc2(x)
        log_var = self.fc3(x)
        return mu, log_var

这里我们构造了一个三层的MLP，其中输入维度为`input_dim`，隐藏层维度为`hidden_dim`，输出维度为`latent_dim`。在forward函数中，我们通过两个全连接层和一个ReLU激活函数对输入特征进行编码，并输出均值和方差。

关于避免内存爆炸的问题，可以考虑以下几点：

1. 使用分批训练：将数据集分成多个batch，每个batch只加载一部分数据进行训练。
2. 降低batch size：减小每个batch的大小，可以降低内存占用。
3. 减小模型大小：可以减小模型的参数数量或使用轻量级模型来减少内存占用。
4. 使用GPU：使用GPU可以加速计算，并且可以处理更大的数据集。

下面是一个简单的示例代码，使用GAT和MLP对交通数据进行编码和解码：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
from torch_geometric.nn import GATConv

class GATEncoder(nn.Module):
    def __init__(self, in_channels, out_channels, heads, num_layers):
        super(GATEncoder, self).__init__()
        self.conv_layers = nn.ModuleList()
        self.conv_layers.append(GATConv(in_channels, out_channels, heads=heads))
        for i in range(num_layers - 1):
            self.conv_layers.append(GATConv(
                out_channels * heads, out_channels, heads=heads))

    def forward(self, x, edge_index):
        for conv in self.conv_layers:
            x = F.elu(conv(x, edge_index))
        return x

class MLPEncoder(nn.Module):
    def __init__(self, input_dim, hidden_dim, latent_dim):
        super(MLPEncoder, self).__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(input_dim, hidden_dim)
        self.fc2 = nn.Linear(hidden_dim, latent_dim)
        self.fc3 = nn.Linear(hidden_dim, latent_dim)

    def forward(self, x):
        x = F.relu(self.fc1(x))
        mu = self.fc2(x)
        log_var = self.fc3(x)
        return mu, log_var

class Decoder(nn.Module):
    def __init__(self, latent_dim, output_dim):
        super(Decoder, self).__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(latent_dim, 256)
        self.fc2 = nn.Linear(256, 512)
        self.fc3 = nn.Linear(512, output_dim)

    def forward(self, z):
        z = F.relu(self.fc1(z))
        z = F.relu(self.fc2(z))
        x = self.fc3(z)
        return x

class GVAE(nn.Module):
    def __init__(self, in_channels, out_channels, heads, num_layers, input_dim, hidden_dim, latent_dim):
        super(GVAE, self).__init__()
        self.encoder = GATEncoder(in_channels, out_channels, heads, num_layers)
        self.mlp_encoder = MLPEncoder(input_dim, hidden_dim, latent_dim)
        self.decoder = Decoder(latent_dim, input_dim)
        
    def reparameterize(self, mu, log_var):
        std = torch.exp(0.5*log_var)
        eps = torch.randn_like(std)
        return mu + eps*std

    def forward(self, x, edge_index):
        x = self.encoder(x, edge_index)
        x = x.mean(dim=1)
        mu, log_var = self.mlp_encoder(x)
        z = self.reparameterize(mu, log_var)
        x_hat = self.decoder(z)
        return x_hat, mu, log_var

device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')
model = GVAE(in_channels=2, out_channels=64, heads=4, num_layers=2, input_dim=307*2, hidden_dim=256, latent_dim=32).to(device)
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=1e-3)

# 以下是训练代码，需要根据自己的数据集进行修改
for epoch in range(num_epochs):
    for batch in data_loader:
        batch = batch.to(device)
        optimizer.zero_grad()
        x_hat, mu, log_var = model(batch.x.float(), batch.edge_index)
        recon_loss = F.mse_loss(x_hat, batch.x.float(), reduction='sum')
        kl_loss = -0.5 * torch.sum(1 + log_var - mu.pow(2) - log_var.exp())
        loss = recon_loss + kl_loss
        loss.backward()
        optimizer.step()

score.cpu().data 是什么意思

`score.cpu().data` 是 PyTorch 中一个常用的操作。这个操作将一个在 GPU 上的 tensor 转移到 CPU 上，并且将其变成一个 numpy array。

具体地说，`score` 是一个 PyTorch 的 tensor，它可能存储在 GPU 上，通过调用 `.cpu()` 方法可以将其转移到 CPU 上。然后，通过调用 `.data` 属性可以得到一个新的 tensor，它是一个 numpy array，其中存储了 `score` 的值。通常，我们使用 `.data` 属性来避免在计算图中保留梯度信息，因为这可以减少内存占用并提高代码的执行效率。