pytorch如何使用單個(gè)GPU與多個(gè)GPU進(jìn)行訓(xùn)練與測(cè)試-創(chuàng)新互聯(lián)

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如下所示：

device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu")#第一行代碼
model.to(device)#第二行代碼

首先是上面兩行代碼放在讀取數(shù)據(jù)之前。

mytensor = my_tensor.to(device)#第三行代碼

然后是第三行代碼。這句代碼的意思是將所有最開(kāi)始讀取數(shù)據(jù)時(shí)的tersor變量copy一份到device所指定的GPU上去，之后的運(yùn)算都在GPU上進(jìn)行。需要注意的是這句話并不像前面的兩行代碼一樣只需要寫(xiě)一遍，第三行代碼需要寫(xiě)的次數(shù)就等于需要保存到GPU上的tensor變量個(gè)數(shù)；一般情況下這些tensor變量都是最開(kāi)始讀取數(shù)據(jù)時(shí)的tensor變量，后面所衍生的變量自然也都在GPU之上。

以上是使用單個(gè)GPU的情況。當(dāng)你擁有多個(gè)GPU時(shí)，要想使用多個(gè)GPU進(jìn)行訓(xùn)練和測(cè)試，需要在第一二行代碼之間插上下面這樣一個(gè)判斷語(yǔ)句，其余的寫(xiě)法也都是一樣的。

if torch.cuda.device_count() > 1:
 model = nn.DataParallel(model)

使用多個(gè)GPU的原理就是通過(guò)上面這句代碼將model在每個(gè)GPU上分別保存一份，然后對(duì)model的輸入tensor進(jìn)行自動(dòng)的分割，每個(gè)GPU計(jì)算tensor的一部分，這樣就能實(shí)現(xiàn)計(jì)算量的平均分配。在每個(gè)model計(jì)算完成之后，DataParallel將這些結(jié)果進(jìn)行收集和融合，之后再將結(jié)果返回。

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