【动手学深度学习PyTorch版】11 使用GPU_torch调用gpu

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目录

一、使用GPU

1.1 确认GPU

1.2 硬件

◼ 计算设备

 ◼ 允许我们在请求的GPU不存在的情况下运行代码的两个函数

◼ 查询张量所在设备

1.3 神经网络与GPU

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一、使用GPU

1.1 确认GPU

如果你发现你的 NVIDIA GPU 无法运行 GPU 代码，nvidia-smi 可以看到有没有GPU，会很方便查看GPU使用情况，可以查看显卡的显存利用率。

!nvidia-smi

图中可以看到，一共有4块GPU，以及各自的内存情况。另外也可以看到cuda的版本是10.1，我们之后会根据cuda的版本来装对应的版本框架。

图的最下面，可以看到是谁在用GPU。

1.2 硬件

◼ 计算设备

（1）一般默认是使用cpu来训练模型，

import torch
from torch import nn
 
torch.device('cpu')

（2）通过torch.cuda.device('cuda')来指定GPU，即使没有显式指定a使用gpu 0，但是pytorch默认还是将tensor分配在gpu 0上。

torch.cuda.device('cuda')

（3）torch.device('cuda') 与 torch.device('cuda:0')在进行计算时，对于单卡计算机而言，没有任何区别，都是唯一的那一张GPU。

对于多卡GPU，如果想要访问第一个GPU的话，需要torch.cuda.device('cuda:1')。

torch.cuda.device('cuda:1')

 （4）查看是否有可用GPU:，

torch.cuda.is_available()

查询可用的GPU数量，

print(torch.cuda.device_count())

 查看当前使用的GPU序号

torch.cuda.current_device()

 ◼ 允许我们在请求的GPU不存在的情况下运行代码的两个函数

def try_gpu(i=0):
    """如果存在，则返回gpu(i)，否则返回gpu"""
    if torch.cuda.device_count() >= i + 1:
        return torch.device(f'cuda:{i}')
    return torch.device('cpu')
 
def try_all_gpus():
    """返回所有可用的GPU，如果没有GPU，则返回[cpu(),]。"""
    devices = [torch.device(f'cuda:{i}') for i in range(torch.cuda.device_count())]      
    return devices if devices else [torch.device('cpu')]
                    
print(try_gpu())    # 返回第一个GPU
print(try_gpu(10))    # 没有10个GPU，所以返回的是cpu
print(try_all_gpus())    # 返回所有可用的GPU

◼ 查询张量所在设备

（1）在GPU上默认创建tensor，然后我们查询一下张量所在设备，通过.device查询， 默认在CPU内存上。

# 查询张量所在设备
X = torch.tensor([1,2,3])
print(X.device) # 默认在CPU内存上

（2）在创建tensor的时候，告诉张量所在设备为cpu，

# 存储在GPU上
X = torch.ones(2,3,device=try_gpu())
X 

可以看到结果中，“device=cuda:0”表示在GPU0上创建了一个随机张量。

（3）同理，在创建tensor的时候，在第二个GPU，即GPU1上，创建了一个随机张量。

# 在第二个GPU上创建一个随即张量
Y = torch.rand(2,3,device=try_gpu(1))
print(Y.device) # 没有1号GPU，则放到CPU上
Y

（4）做计算X+Y，我们需要决定在哪里执行这个操作？

计算X+Y会发生在X和Y对应的device上面，所以X+Y必须X和Y都在同一个GPU上。

另外就是如果“Z = X.cuda(0)”，Z已经在GPU0上的话，那么就不会任何操作，“Z.cuda(0) is Z”就会返回True，不会自己所在的gpu把Z的值又复制到本身自己所在的gpu。

# 要计算X+Y，我们需要决定在哪里执行这个操作
Z = X.cuda(0) # 创建z，把x的值复制到GPU0上的z，因为X+Y必须X和Y都在同一个GPU上
print(X)
print(Z)

这样之后，现在数据Y和Z都在同一个GPU上，我们可以将它们相加，Y和Z的加法就会在这个GPU上完成。

Y = torch.rand(2,3,device=try_gpu(0))
Y + Z
Z.cuda(0) is Z # 如果变量在0号GPU时，就返回True

可以看到，结果也会也在这个GPU上。

在GPU直接挪数据，特别是GPU到CPU挪数据是很慢的。

比如，如果我的一个网络，基本上所有的层都已经在cpu创建好了，一不小心把某一层的网络创建在了gpu上，那么就需要来来回回挪东西，很麻烦， 而且也很容易造成性能问题。并且很难debug。

1.3 神经网络与GPU

（1）通常在cpu上创建神经网络时已经把权重初始化好了，然后可以调用“to()”把所有权重参数在0号GPU上拷贝一份，

# 神经网络与GPU
net = nn.Sequential(nn.Linear(3,1)) # 创建神经网络时已经把权重初始化好了
net = net.to(device=try_gpu()) # 把所有参数在0号GPU上拷贝一份
X = torch.ones(2,3,device=try_gpu()) # X 在0号GPU上
net(X) # 所以前项运算所有元素都在0号GPU上运行

（2）确认模型参数存储在同一个GPU上，

# 确认模型参数存储在同一个GPU上
net[0].weight.data.device

通常来说，一般在cpu上创建神经网络时已经把权重初始化好了，然后把所有权重参数和输入在GPU上拷贝一份，训练模型的时候，当然forward函数也会在这个GPU上运行。