【深度学习笔记】4_6 模型的GPU计算

注：本文为《动手学深度学习》开源内容，部分标注了个人理解，仅为个人学习记录，无抄袭搬运意图

4.6 GPU计算

到目前为止，我们一直在使用CPU计算。对复杂的神经网络和大规模的数据来说，使用CPU来计算可能不够高效。在本节中，我们将介绍如何使用单块NVIDIA GPU来计算。所以需要确保已经安装好了PyTorch GPU版本。准备工作都完成后，下面就可以通过nvidia-smi命令来查看显卡信息了。

!nvidia-smi  # 对Linux/macOS用户有效

输出：

Sun Mar 17 14:59:57 2019       
+-----------------------------------------------------------------------------+
| NVIDIA-SMI 390.48                 Driver Version: 390.48                    |
|-------------------------------+----------------------+----------------------+
| GPU  Name        Persistence-M| Bus-Id        Disp.A | Volatile Uncorr. ECC |
| Fan  Temp  Perf  Pwr:Usage/Cap|         Memory-Usage | GPU-Util  Compute M. |
|===============================+======================+======================|
|   0  GeForce GTX 1050    Off  | 00000000:01:00.0 Off |                  N/A |
| 20%   36C    P5    N/A /  75W |   1223MiB /  2000MiB |      0%      Default |
+-------------------------------+----------------------+----------------------++-----------------------------------------------------------------------------+
| Processes:                                                       GPU Memory |
|  GPU       PID   Type   Process name                             Usage      |
|=============================================================================|
|    0      1235      G   /usr/lib/xorg/Xorg                           434MiB |
|    0      2095      G   compiz                                       163MiB |
|    0      2660      G   /opt/teamviewer/tv_bin/TeamViewer              5MiB |
|    0      4166      G   /proc/self/exe                               416MiB |
|    0     13274      C   /home/tss/anaconda3/bin/python               191MiB |
+-----------------------------------------------------------------------------+

可以看到我这里只有一块GTX 1050，显存一共只有2000M（太惨了😭）。

4.6.1 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。

用torch.cuda.is_available()查看GPU是否可用:

import torch
from torch import nntorch.cuda.is_available() # 输出 True

查看GPU数量：

torch.cuda.device_count() # 输出 1

查看当前GPU索引号，索引号从0开始：

torch.cuda.current_device() # 输出 0

根据索引号查看GPU名字:

torch.cuda.get_device_name(0) # 输出 'GeForce GTX 1050'

4.6.2 Tensor的GPU计算

默认情况下，Tensor会被存在内存上。因此，之前我们每次打印Tensor的时候看不到GPU相关标识。

x = torch.tensor([1, 2, 3])
x

输出：

tensor([1, 2, 3])

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。

x = x.cuda(0)
x

输出：

tensor([1, 2, 3], device='cuda:0')

我们可以通过Tensor的device属性来查看该Tensor所在的设备。

x.device

输出：

device(type='cuda', index=0)

我们可以直接在创建的时候就指定设备。

device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')x = torch.tensor([1, 2, 3], device=device)
# or
x = torch.tensor([1, 2, 3]).to(device)
x

输出：

tensor([1, 2, 3], device='cuda:0')

如果对在GPU上的数据进行运算，那么结果还是存放在GPU上。

y = x**2
y

输出：

tensor([1, 4, 9], device='cuda:0')

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。

z = y + x.cpu()

会报错:

RuntimeError: Expected object of type torch.cuda.LongTensor but found type torch.LongTensor for argument #3 'other'

4.6.3 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。

net = nn.Linear(3, 1)
list(net.parameters())[0].device

输出：

device(type='cpu')

可见模型在CPU上，将其转换到GPU上:

net.cuda()
list(net.parameters())[0].device

输出：

device(type='cuda', index=0)

同样的，我么需要保证模型输入的Tensor和模型都在同一设备上，否则会报错。

x = torch.rand(2,3).cuda()
net(x)

输出：

tensor([[-0.5800],[-0.2995]], device='cuda:0', grad_fn=<ThAddmmBackward>)

小结

• 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。在默认情况下，PyTorch会将数据创建在内存，然后利用CPU来计算。
• 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。

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注：本节与原书此节有一些不同，原书传送门