pytorch 如何将张量、类实例、函数放到GPU上

调用“.cuda()”函数，将tensor从GPU中取回到CPU中，只需调用“.cpu()”即可

直接看代码：

import torch
import torch.nn as nn
import copyclass MyClass(nn.Module):def __init__(self,para1,para2):super(MyClass,self).__init__()self.attr1 = para1self.attr2 = para2##定义函数self.func1 = nn.Conv2d(in_channels=3,out_channels=64,kernel_size=3,padding=1)self.func2 = nn.Conv2d(in_channels=64, out_channels=64, kernel_size=3, padding=1)self.func3 = nn.Sequential(nn.Conv2d(64,64,3,padding=1),nn.Conv2d(64,64,3,padding=1),nn.MaxPool2d(kernel_size=2,stride=2),nn.Sigmoid())def forward1(self,inputs):print('forward1')out = self.func1(inputs)out = self.func2(out)out = self.func3(out)return outdef forward2(self,inputs):print('forward2')out = self.func1(inputs)out = self.func2(out)out = self.func3(out)## 定义函数conv = nn.Conv2d(in_channels=64, out_channels=64, kernel_size=3, padding=1)out = conv(out)return outdef function_1(self,input):print('function_1')conv = nn.Conv2d(in_channels=3,out_channels=64,kernel_size=3,padding=1).cuda()return conv(input)def function_2(self,input):print('function_2')conv = nn.Conv2d(in_channels=3,out_channels=64,kernel_size=3,padding=1)return conv(input)def function1(input):conv = nn.Conv2d(in_channels=3,out_channels=64,kernel_size=3,padding=1).cuda()return conv(input)def function2(input):conv = nn.Conv2d(in_channels=3,out_channels=64,kernel_size=3,padding=1)return conv(input)if __name__ == "__main__":# 将张量放入gpuinput = torch.empty((10,3,256,256),dtype=torch.float32).cuda()## 将类对象放入gpu##两种方式均可，推荐方式2## 但是这两种方法都只能把__init__中的self的属性、函数放到cuda上,不能把其他函数放到cuda上##方式1myclass1 = MyClass(para1=1,para2=2)myclass1.cuda()##方式2myclass2 = MyClass(para1=1,para2=2).cuda()## 测试out1 =  myclass2.forward1(input)#不会报错# out2 = myclass2.forward2(input)#会报错# out3 =  myclass2.func1(input)#不会报错# out4 = myclass2.func2(input)#会报错# 将独立函数放入gpu ## 会报错# out5 = function1(input)#不会报错# out6 = function2(input)#会报错

通过实验证明，难以直接将自定义的独立的函数放到GPU中。

在将类实例放到GPU上时，只会将__init__中的有self前缀的属性及函数放到GPU上，对于其他的函数无作用。

大家如果遇到这种情况会怎么处理？

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