PyTorch GPU计算
1. 计算设备
PyTorch可以指定用来存储和计算的设备,如使用内存的CPU或者使用显存的GPU。默认情况下,PyTorch会将数据创建在内存,然后利用CPU来计算。
torch.cuda.is_available()——查看GPU是否可用
查看GPU数量——torch.cuda.device_count()
查看当前GPU索引号——torch.cuda.current_device()
根据索引号查看GPU名字——torch.cuda.get_device_name(0)
2. Tensor的GPU计算
默认情况下,Tensor会被存在内存上
使用.cuda()可以将CPU上的Tensor转换(复制)到GPU上。如果有多块GPU,我们用.cuda(i)来表示第 i块GPU及相应的显存(i从0开始)且cuda(0)和cuda()等价
需要注意的是,存储在不同位置中的数据是不可以直接进行计算的。即存放在CPU上的数据不可以直接与存放在GPU上的数据进行运算,位于不同GPU上的数据也是不能直接进行计算的。(PyTorch要求计算的所有输入数据都在内存或同一块显卡的显存上)
3. 模型的GPU计算
同Tensor类似,PyTorch模型也可以通过.cuda转换到GPU上。我们可以通过检查模型的参数的device属性来查看存放模型的设备。
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