如果多卡训练,那么如何初始化一个tensor,放到这些显卡上面呢
时间: 2023-10-02 14:11:04 浏览: 19
如果要多卡训练,可以使用 PyTorch 的 `DataParallel` 模块,该模块可以自动将数据和模型分发到多个 GPU 上进行计算,并将结果合并。在初始化 tensor 时,可以使用 PyTorch 提供的 `torch.Tensor` 函数,然后将其传递给 `DataParallel`。具体代码如下:
```
import torch
import torch.nn as nn
from torch.nn.parallel import DataParallel
# 初始化一个 tensor,假设大小为 (batch_size, input_size)
input_tensor = torch.randn(batch_size, input_size)
# 初始化一个模型
model = nn.Linear(input_size, output_size)
# 将模型放到多个 GPU 上进行训练
model = DataParallel(model)
# 将 tensor 分发到多个 GPU 上
input_tensor = input_tensor.to('cuda')
# 计算模型输出
output_tensor = model(input_tensor)
```
在上面的代码中,`DataParallel` 会自动将模型复制到多个 GPU 上。然后,我们将输入 tensor 分发到多个 GPU 上,通过 `model` 对它进行计算,最后得到输出 tensor。注意,在使用 `DataParallel` 时,模型的输入和输出 tensor 都需要通过 `to()` 函数将它们移到 GPU 上。
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