怎么在Pytorch中切換cpu和gpu-創(chuàng)新互聯(lián)

本篇文章給大家分享的是有關(guān)怎么在Pytorch中切換 cpu和gpu,小編覺(jué)得挺實(shí)用的,因此分享給大家學(xué)習(xí),希望大家閱讀完這篇文章后可以有所收獲,話(huà)不多說(shuō),跟著小編一起來(lái)看看吧。

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方法1:x.to(device)


把 device 作為一個(gè)可變參數(shù),推薦使用argparse進(jìn)行加載:

使用gpu時(shí):


device='cuda'
x.to(device) # x是一個(gè)tensor,傳到cuda上去

使用cpu時(shí):


device='cpu'
x.to(device)

方法2:使用x.cuda()+CUDA_VISIBLE_DEVICES

很多貼子中說(shuō),使用x.cuda() 和x.to('cuda') 雖然是等效的,但是x.cuda() 的缺點(diǎn)是無(wú)法動(dòng)態(tài)切換cpu。然而,其實(shí)配合命令行參數(shù)CUDA_VISIBLE_DEVICES 是可以進(jìn)行切換的。

在服務(wù)器上創(chuàng)建一個(gè)python腳本 t.py:

import torch
print(torch.cuda.device_count()) # 可用gpu數(shù)量
print(torch.cuda.is_available()) # 是否可用gpu

首先先看一下,正常運(yùn)行的情況:

  • 執(zhí)行命令:python t.py

  • 輸出結(jié)果:因?yàn)榉?wù)器上有兩個(gè)gpu,所以是我們想要的結(jié)果。

2
True


如果想要只使用某一塊gpu,只需要在執(zhí)行前加一個(gè)參數(shù):

  • CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python t.py,例如,我們要使用gpu 0

  • 接下來(lái)看看輸出什么:是的!程序中確實(shí)只可見(jiàn)了一塊gpu~


1
True


下面,如果我們想使用cpu呢?

  • CUDA_VISIBLE_DEVICES="" python t.py

  • 輸出結(jié)果:可以看到,雖然服務(wù)器上有2塊cpu,通過(guò)我們?cè)O(shè)置執(zhí)行參數(shù),程序中也成功看不到了!


0
False


因此,回歸正題,當(dāng)我們使用x.cuda()進(jìn)行分配gpu時(shí),只需要使用torch.cuda.is_available()加一個(gè)判斷即可,當(dāng)想使用cpu的時(shí)候在執(zhí)行程序的命令行參數(shù)進(jìn)行控制:

if torch.cuda.is_available():
  x= x.cuda()

以上就是怎么在Pytorch中切換 cpu和gpu,小編相信有部分知識(shí)點(diǎn)可能是我們?nèi)粘9ぷ鲿?huì)見(jiàn)到或用到的。希望你能通過(guò)這篇文章學(xué)到更多知識(shí)。更多詳情敬請(qǐng)關(guān)注創(chuàng)新互聯(lián)行業(yè)資訊頻道。

本文標(biāo)題:怎么在Pytorch中切換cpu和gpu-創(chuàng)新互聯(lián)
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