PyTorch 使用 GPU 加速计算

    
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    发布于：2021-05-21 11:42:10
    编辑于：2021-05-21 12:35:34
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概述

默认情况下，PyTorch 中的 GPU 操作是异步的。当调用一个使用 GPU 的函数时，这些操作会在特定的设备上排队但不一定会在稍后立即执行。

使用 nvidia-smi 查看 GPU 使用情况，由于此命令非常常用，建议设置 alias：alias ns=nvidia-smi。

常用函数

torch.cuda.is_available()：有无可用的 GPU 设备。
torch.cuda.device_count()：可用的 GPU 设备数量。
torch.cuda.current_device()：当前 GPU 设备索引。
torch.cuda.get_device_name(index)：根据索引查询 GPU 的名字。

设备

可与使用字符串，例如："cuda:1"，cpu。
也可以使用 torch.device 对象：
1. CPU：torch.device('cpu')
2. 当前 cuda 设备：torch.device('cuda')
3. 指定 cuda 设备：torch.device('cuda:0')

Tensor

默认情况下存储在内存中。

# 创建时指定设备
x = torch.tensor([1, 2, 3], device=device)
x = torch.tensor([1, 2, 3]).to(device)

# 将 x 复制到第 i 个 GPU 设备上
x = x.cuda(i)
# 查看 x 在哪一个设备上
print(x.device)

运算的规则：

参与运算的 Tensor 必须在同一个设备上。
产生的结果存储在与原 Tensor 相同的设备上。

Model

模型也必须先转换到 GPU 上才能使用 GPU 计算。

# 注意这里和 Tensor 的 cuda() 方法有所区别，这里是 in place 的
model.cuda('cuda:1')
# 查看模型在哪一个设备上
print(model.device)

输入模型的 Tensor 必须和模型在同一个设备上。

单机多 GPU 计算

使用 torch.nn.DataParallel 将模型包装一下即可：

# 默认使用所有 GPU
net = torch.nn.DataParallel(net)
# 可以设置只使用指定的 GPU，例如 0 和 3 号 GPU
net = torch.nn.DataParallel(net, device_ids=[0, 3])

关于模型的保存：DataParallel 实际上也是一个 nn.Module，其中有一个 module 就是我们的实际模型，保存的时候只保存 net.module 就好：

torch.save(net.module.state_dict(), "./model.pt")
new_net.load_state_dict(torch.load("./model.pt"))

或者就先给 net 包装一下，再去加载，不推荐这种方式：

net = torch.nn.DataParallel(net)
net.load_state_dict(torch.load("./model.pt"))

分布式计算

https://pytorch.org/tutorials/intermediate/dist_tuto.html

参考

Links: pytorch-gpu