为什么我在用torch.cuda.set_device(device)指定设备后还是在用cpu训练?如何不用.to(device)而默认所有都用gpu?
时间: 2024-02-11 08:08:57 浏览: 25
使用`torch.cuda.set_device(device)`方法可以设置在使用GPU设备时使用的默认设备。但是,这并不会自动将模型和数据移动到指定的设备上。要将模型和数据移动到GPU设备上,需要使用`.to(device)`方法将它们显式地移动到所需的设备上。
如果你想默认所有的模型和数据都在GPU上,你可以在代码中添加以下语句:
```
import torch
device = torch.device("cuda:0")
torch.cuda.set_device(device)
torch.backends.cudnn.benchmark = True
# 将所有模型和数据移动到GPU上
model.to(device)
data = data.to(device)
```
在这个例子中,首先使用`torch.device`创建一个设备对象,并使用`torch.cuda.set_device(device)`将默认设备设置为该设备。然后,可以使用`torch.backends.cudnn.benchmark = True`来启用cuDNN自动寻找最适合当前硬件的卷积实现,从而提高训练速度。最后,将所有模型和数据移动到GPU上,以便在GPU上进行训练。
但是,强烈建议在对大型数据集进行训练时,使用`.to(device)`方法将模型和数据显式地移动到GPU上,以确保它们确实在GPU上运行,从而获得最佳性能和效率。
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为什么我在用torch.cuda.set_device(device)指定设备后还是在用cpu训练?
使用`torch.cuda.set_device(device)`方法可以设置在使用GPU设备时使用的默认设备。但是,这并不会自动将模型和数据移动到指定的设备上。要将模型和数据移动到GPU设备上,需要使用`.to(device)`方法将它们显式地移动到所需的设备上。
例如,以下代码会将模型和数据移动到指定设备上:
```
import torch
device = torch.device("cuda:0")
torch.cuda.set_device(device)
model = MyModel().to(device)
data = data.to(device)
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters())
criterion = torch.nn.CrossEntropyLoss()
for epoch in range(num_epochs):
for inputs, targets in dataloader:
inputs = inputs.to(device)
targets = targets.to(device)
optimizer.zero_grad()
outputs = model(inputs)
loss = criterion(outputs, targets)
loss.backward()
optimizer.step()
```
在这个例子中,首先使用`torch.device`创建一个设备对象,并使用`torch.cuda.set_device(device)`将默认设备设置为该设备。然后,将模型和数据移动到该设备上,以便在GPU上进行训练。注意,即使默认设备是GPU设备,也需要使用`.to(device)`方法将它们移动到该设备上。
举例说明 torch.cuda.set_device() 如何指定多张GPU
torch.cuda.set_device() 函数可以用来设置当前使用的 GPU 设备。如果系统中有多个 GPU 设备,可以通过该函数来指定使用哪一个 GPU。
以下是一个示例,说明如何使用 torch.cuda.set_device() 函数来指定多个 GPU 设备:
```
import torch
# 指定要使用的 GPU 设备的编号
device_ids = [0, 1]
# 创建一个模型,并将模型移动到指定的 GPU 设备上
model = MyModel().cuda(device_ids[0])
model = torch.nn.DataParallel(model, device_ids=device_ids)
# 创建一个张量,并将张量移动到指定的 GPU 设备上
x = torch.randn(10, 10).cuda(device_ids[0])
# 使用 torch.cuda.set_device() 函数来切换当前使用的 GPU 设备
torch.cuda.set_device(device_ids[1])
# 对张量进行操作
y = model(x)
# 使用 torch.cuda.set_device() 函数切换回原来的 GPU 设备
torch.cuda.set_device(device_ids[0])
```
在上面的示例中,首先创建了一个包含两个 GPU 设备编号的列表 `device_ids`。接着,创建了一个模型 `MyModel()`,并将该模型移动到列表中的第一个 GPU 设备上。然后,使用 `torch.nn.DataParallel` 将模型复制到其他 GPU 设备上。接着,创建了一个张量 `x`,并将该张量移动到列表中的第一个 GPU 设备上。
在对张量 `x` 进行操作之前,使用 `torch.cuda.set_device()` 函数将当前使用的 GPU 设备切换到列表中的第二个 GPU 设备上。在操作完成后,再将当前使用的 GPU 设备切换回列表中的第一个 GPU 设备上。