Pytorch 其它有关Tensor的话题，GPU，向量化

3.1.4 其它有关Tensor的话题

这部分的内容不好专门划分一小节，但是笔者认为仍值得读者注意，故而将其放在这一小节。

GPU/CPU

tensor可以很随意的在gpu/cpu上传输。使用tensor.cuda(device_id)或者tensor.cpu()。另外一个更通用的方法是tensor.to(device)。

In [119]:

a = t.randn(3, 4)
a.device

Out[119]:

device(type='cpu')

In [120]:

if t.cuda.is_available():a = t.randn(3,4, device=t.device('cuda:1'))# 等价于# a.t.randn(3,4).cuda(1)# 但是前者更快a.device

In [121]:

device = t.device('cpu')
a.to(device)

Out[121]:

tensor([[-1.8934,  0.8776,  2.3714, -0.0861],[-0.2218,  1.7379,  0.5166,  0.2940],[ 1.1621,  0.6702, -0.4791, -0.7298]])

注意

尽量使用tensor.to(device), 将device设为一个可配置的参数，这样可以很轻松的使程序同时兼容GPU和CPU
数据在GPU之中传输的速度要远快于内存(CPU)到显存(GPU), 所以尽量避免频繁的在内存和显存中传输数据。

持久化

Tensor的保存和加载十分的简单，使用t.save和t.load即可完成相应的功能。在save/load时可指定使用的pickle模块，在load时还可将GPU tensor映射到CPU或其它GPU上。

In [122]:

if t.cuda.is_available():a = a.cuda(1) # 把a转为GPU1上的tensor,t.save(a,'a.pth')# 加载为b, 存储于GPU1上(因为保存时tensor就在GPU1上)b = t.load('a.pth')# 加载为c, 存储于CPUc = t.load('a.pth', map_location=lambda storage, loc: storage)# 加载为d, 存储于GPU0上d = t.load('a.pth', map_location={'cuda:1':'cuda:0'})

向量化

向量化计算是一种特殊的并行计算方式，相对于一般程序在同一时间只执行一个操作的方式，它可在同一时间执行多个操作，通常是对不同的数据执行同样的一个或一批指令，或者说把指令应用于一个数组/向量上。向量化可极大提高科学运算的效率，Python本身是一门高级语言，使用很方便，但这也意味着很多操作很低效，尤其是for循环。在科学计算程序中应当极力避免使用Python原生的for循环。

In [123]:

def for_loop_add(x, y):result = []for i,j in zip(x, y):result.append(i + j)return t.Tensor(result)

In [124]:

x = t.zeros(100)
y = t.ones(100)
%timeit -n 10 for_loop_add(x, y)
%timeit -n 10 x + y

10 loops, best of 3: 997 µs per loop
The slowest run took 5.80 times longer than the fastest. This could mean that an intermediate result is being cached.
10 loops, best of 3: 4.91 µs per loop

可见二者有超过几十倍的速度差距，因此在实际使用中应尽量调用内建函数(buildin-function)，这些函数底层由C/C++实现，能通过执行底层优化实现高效计算。因此在平时写代码时，就应养成向量化的思维习惯，千万避免对较大的tensor进行逐元素遍历。

此外还有以下几点需要注意：

大多数t.function都有一个参数out，这时候产生的结果将保存在out指定tensor之中。
t.set_num_threads可以设置PyTorch进行CPU多线程并行计算时候所占用的线程数，这个可以用来限制PyTorch所占用的CPU数目。
t.set_printoptions可以用来设置打印tensor时的数值精度和格式。下面举例说明。

In [125]:

a = t.arange(0, 20000000)
print(a[-1], a[-2]) # 32bit的IntTensor精度有限导致溢出
b = t.LongTensor()
t.arange(0, 20000000, out=b) # 64bit的LongTensor不会溢出
b[-1],b[-2]

tensor(19999999) tensor(19999998)

Out[125]:

(tensor(19999999), tensor(19999998))

In [126]:

a = t.randn(2,3)
a

Out[126]:

tensor([[ 1.2645,  0.0270, -0.7174],[ 0.4271,  0.0869,  0.6367]])

In [127]:

t.set_printoptions(precision=10)
a

Out[127]:

tensor([[ 1.2645452023,  0.0270472951, -0.7174307108],[ 0.4270690084,  0.0868919790,  0.6366676688]])

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