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  • Pytorch使用GPU加速

    2021-07-14 14:27:40
    Pytorch使用GPU加速 ''' 在进行深度学习开发时,GPU加速可以提升我们的开发效率。 在PyTorch中使用GPU和TensorFlow中不同, 在TensorFlow如果不对设备进行指定时,TensorFlow检测到GPU就会把自动将数据与运算转移到...

    Pytorch使用GPU加速

    '''
    在进行深度学习开发时,GPU加速可以提升我们的开发效率。
    
    在PyTorch中使用GPU和TensorFlow中不同,
    在TensorFlow如果不对设备进行指定时,TensorFlow检测到GPU就会把自动将数据与运算转移到GPU中。
    而PyTorch需要显性的指定数据和运算放在哪里执行,这样的操作比较自由,却也有些繁琐。
    
    '''
    
    import torch
    
    # 检测是否可以使用GPU,使用一个全局变量use_gpu,便于后面操作使用
    use_gpu = torch.cuda.is_available()
    
    # 构建网络时,把网络,与损失函数转换到GPU上
    model = get_model()
    loss_f = torch.nn.CrossEntropyLoss()
    if (use_gpu):
        model = model.cuda()
        loss_f = loss_f.cuda()
    
    # 训练网络时,把数据转换到GPU上
    if (use_gpu):
        x, y = x.cuda(), y.cuda()
    
    # 取出数据时,需要从GPU转换到CPU上进行操作
    if(use_gpu):
        loss = loss.cpu()
        acc = acc.cpu()
    
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  • [开发技巧]·PyTorch如何使用GPU加速(CPU与GPU数据的相互转换) 配合本文推荐阅读:PyTorch中Numpy,Tensor与Variable深入理解与转换技巧 关联阅读: [深度应用]·主流深度学习硬件速度对比(CPU,GPU,TPU) ...

    [开发技巧]·PyTorch如何使用GPU加速(CPU与GPU数据的相互转换)

    配合本文推荐阅读:PyTorch中Numpy,Tensor与Variable深入理解与转换技巧

    关联阅读:

    [深度应用]·主流深度学习硬件速度对比(CPU,GPU,TPU)

    [开发技巧]·TensorFlow&Keras GPU

    1.问题描述

    在进行深度学习开发时,GPU加速可以提升我们开发的效率,速度的对比可以参照笔者这篇博文:[深度应用]·主流深度学习硬件速度对比(CPU,GPU,TPU)结论:通过对比看出相较于普通比较笔记本的(i5 8250u)CPU,一个入门级显卡(GPU MX150)可以提升8倍左右的速度,而高性能的显卡(GPU GTX1080ti)可以提升80倍的速度,如果采用多个GPU将会获得更快速度,所以经常用于训练的话还是建议使用GPU。

    在PyTorch中使用GPU和TensorFlow中不同,在TensorFlow如果不对设备进行指定时,TensorFlow检测到GPU就会把自动将数据与运算转移到GPU中。而PyTorch类似于MxNet,需要显性的指定数据和运算放在哪里执行,这样的操作比较自由,却也有些繁琐。因为如果哪一步忘记转换了就会运行出错。

    本文在数据存储的层面上,帮大家解析一下CPU与GPU数据的相互转换。让大家可以掌握PyTorch使用GPU加速的技巧。

    2.原理讲解

    使用GPU之前我需要安装PyTorch的GPU版本,建议使用conda安装,官方教程地址

    conda install pytorch torchvision cudatoolkit=9.0 -c pytorch

    检测是否可以使用GPU,使用一个全局变量use_gpu,便于后面操作使用

    use_gpu = torch.cuda.is_available()

    可以使用GPU,use_gpu的值为True,否则为False。当可以使用GPU,我们不想使用,可以直接赋值use_gpu = False

    我们在进行转换时,需要把数据,网络,与损失函数转换到GPU上

    1.构建网络时,把网络,与损失函数转换到GPU上

    model = get_model()
    loss_f = t.nn.CrossEntropyLoss()
    if(use_gpu):
        model = model.cuda()
        loss_f = loss_f.cuda()

    2.训练网络时,把数据转换到GPU上

    if (use_gpu):
        x,y = x.cuda(),y.cuda()

    3.取出数据是,需要从GPU准换到CPU上进行操作

    if(use_gpu):
        loss = loss.cpu()
        acc = acc.cpu()

    进一步的对数据操作可以查看笔者这篇博文:[开发技巧]·PyTorch中Numpy,Tensor与Variable深入理解与转换技巧

     

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    出自CSDN博客专家&知乎深度学习专栏作家--小宋是呢

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  • MATLAB使用GPU加速

    2020-11-04 16:38:08
    matlab使用GPU加速方法 查看服务器GPU计算资源可以: nvidia-smi 查看空闲的GPU是哪块,之后可以指定该GPU。 就算都空闲,也最好指定下,实验室资源一般有限,别全占了,会被说(资源无限的随意,不用指定,随便...

    matlab使用GPU加速方法


    查看服务器GPU计算资源可以用:

    nvidia-smi
    

    查看空闲的GPU是哪块,之后可以指定该GPU。
    就算都空闲,也最好指定下,实验室资源一般有限,别全占了,会被说(资源无限的随意,不用指定,随便用)
    用下面命令指定GPU.

     g=gpuDevice(1)
    

    此时指定的是第0个GPU,matlab是从1,2,3,4开始计数的,GPU是从0,1,2,3计数的。

    使用GPU用指令gpuArray

    A1 = gpuArray(rand(2000,2000));
    
    B1 = gpuArray(rand(2000,2000));
    
    C1 = gpuArray(rand(2000,2000));
    
    D1=A1+B1;E1=A1.*D1;
    

    此时会调用GPU资源进行计算。

    计算后再用gather指令将GPU数据转为CPU数据

    cc=gather(D1)
    
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  • 【Pytorch】使用GPU加速模型的训练 为什么要用GPU加速,因为GPU有大量的并行计算单元,能够至少提升一个数量级的计算速度。 关于GPU加速的原理不赘述,反正很快就完事了,同一个项目我服务器的CPU(E5-2650)需要半...

    【Pytorch】使用GPU加速模型的训练

    为什么要用GPU加速,因为GPU有大量的并行计算单元,能够至少提升一个数量级的计算速度。
    关于GPU加速的原理不赘述,反正很快就完事了,同一个项目我用服务器的CPU(E5-2650)需要半小时,用GPU(1080Ti)只需要200多秒,快得不是一点半点。

    下面介绍如何在Pytorch中使用GPU加速,主要有4个点:

    1. 先定义一个全局变量device:
    device = torch.device('cuda:0') 
    

    其中,cuda:0可以指定GPU编号,如果有多个GPU,可以在linux中输入 nvidia-smi 查看GPU信息

    1. 模型初始化时加入GPU:
     model = Model().to(device)
    
    1. 模型计算时batch_x加入GPU,返回值转回cpu:
    output = model(batch_x.to(device)).cpu()
    

    转回cpu是为了不影响后续计算

    1. output使用完之后删除,以释放GPU显存:
       del output 
    

    需要注意的地方:千万别在一开始就把训练集和测试集放到GPU里,以免爆内存,只需要在前向传播时,参数后.to(device)即可,返回值记得转回cpu,其他的loss函数什么的不需要额外操作

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    千次阅读 2019-08-07 16:09:39
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    万次阅读 2018-12-22 23:55:38
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  • Python程序如何用GPU加速:Tesla、CUDA、Numba

    千次阅读 多人点赞 2019-12-02 16:56:56
    首先要明白,普通的Python代码是无法使用GPU加速的,只能在GPU上跑针对GPU设计的程序。 硬件加速必须要硬件语言实现。 查询Python+GPU关键字,除了TensorFlow,另外出镜率比较高的几个概念是:Numba、CUDA、PyCUDA...
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    万次阅读 2019-04-25 15:31:22
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如何用gpu加速