如何在GPU上训练模型_怎么使用gpu训练模型

GPU能够通过内部极多进程的并行运算，取得比CPU高一个数量级的运算速度。所以本文描述一下如何在GPU上训练模型。
要想在GPU上训练那么就必须要有NVIDIA独显。如果没有下面提供的代码也可以在CPU上运行。

GPU上训练模型和CPU上操作差不多，只需把驱动改为GPU即可

方法1：在 网络模型、数据(输入inputs，标注targets)、损失函数 三处后面加上 .cuda()

flag = torch.cuda.is_available()
# 网络模型
model = Model()
if flag:
    model = model.cuda()

# 损失函数
loss_fn = nn.CrossEntropyLoss()
if flag:
    loss_fn = loss_fn.cuda()
    
# 数据(输入inputs，标注targets)
imgs, targets = data
if flag:
    imgs = imgs.cuda()
    targets = targets.cuda()
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方法2(常用)：1.获取gpu[或cpu(防止没有gpu的时候报错)]device；2在 网络模型、数据(输入inputs，标注targets)、损失函数 三处后面加上 .to(device)

device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
# 网络模型
model = Model()
model.to(device)

# 损失函数
loss_fn = nn.CrossEntropyLoss()
loss_fn.to(device)
    
# 数据(输入inputs，标注targets)
imgs, targets = data
imgs = imgs.to(device)
targets = targets.to(device)
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下面是在GPU上训练一个简单的模型，用来进行图像分类。

准备工作

首先需要安装anaconda平台，安装pytorch，在pytorch官网上选择自己的系统、cuda版本(如果没有独立显卡就选择CPU)，将命令复制到conda中执行。

具体如何操作，网上有很多帖子。

模型训练

网络模型来自the model structural of CRFAR10

注意：需要在当前的路径下建立一个model_data文件夹用来保存每几轮训练后模型的参数。保存的模型参数要在下一步用来恢复模型。

# 准备数据集
import time
import torch
import torchvision
from torch import nn
from torch.utils.data import DataLoader
from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter

# 定义训练设备，默认为gpu，若没有gpu则在cpu上训练
device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")

train_data = torchvision.datasets.CIFAR10('../dataset', True, transform=torchvision.transforms.ToTensor(), download=True)
test_data = torchvision.datasets.CIFAR10('../dataset', False, transform=torchvision.transforms.ToTensor(), download=True)
train_data_size = len(train_data)   # 获取训练集长度
test_data_size = len(test_data)     # 获取测试集长度

print("训练集长度:{}, 测试集长度:{}".format(train_data_size, test_data_size))

# 用 DataLoader加载数据集
train_dataloader = DataLoader(train_data, batch_size=64)
test_dataloader = DataLoader(test_data, batch_size=64)

# 创建网络模型
class Model(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Model, self).__init__()
        self.model = nn.Sequential(
            nn.Conv2d(3, 32, 5, 1, 2),
            nn.MaxPool2d(2),
            nn.Conv2d(32, 32, 5, 1, 2),
            nn.MaxPool2d(2),
            nn.Conv2d(32, 64, 5, 1, 2),
            nn.MaxPool2d(2),
            nn.Flatten(),
            nn.Linear(64*4*4, 64),
            nn.Linear(64, 10)
        )

    def forward(self, x):
        x = self.model(x)
        return x

model = Model()
model.to(device)

# 损失函数
loss_fn = nn.CrossEntropyLoss()
loss_fn.to(device)

# 优化器
learning_rate = 0.01    # 1e-2 = 10^-2
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=learning_rate)

# 设置训练网络的参数
total_train_step = 0    # 训练次数
total_test_step = 0     # 测试次数
epoch = 10              # 训练轮数

# 添加tensorboard
writer = SummaryWriter("../logs_train")


for i in range(epoch):
    print("--------------第{}轮训练开始---------------".format(i+1))

    # 训练开始
    model.train()
    for data in train_dataloader:
        if total_train_step % 100 == 1:
            start_time = time.time()
        imgs, targets = data
        imgs = imgs.to(device)
        targets = targets.to(device)
        outputs = model(imgs)
        loss = loss_fn(outputs, targets)

        # 优化器优化模型
        optimizer.zero_grad()
        loss.backward()
        optimizer.step()

        total_train_step += 1
        if total_train_step % 100 == 0:
            end_time = time.time()
            print("训练次数:{}，loss:{:.3f}，time:{:.3f}".format(total_train_step, loss.item(), end_time-start_time))
            writer.add_scalar('train_loss', loss.item(), total_train_step)

    # 测试开始
    model.eval()
    total_test_loss = 0
    total_accuracy = 0      # 整体正确预测的个数
    with torch.no_grad():   # 清空梯度
        for data in test_dataloader:
            imgs, targets = data
            imgs = imgs.to(device)
            targets = targets.to(device)
            outputs = model(imgs)
            loss = loss_fn(outputs, targets)
            total_test_loss += loss
            accuracy = (outputs.argmax(1) == targets).sum()
            total_accuracy += accuracy

    print("测试集上的平均loss: {:.3f}".format(total_test_loss/len(test_dataloader)))
    print("整体测试集上的正确率:{:.3f}".format(total_accuracy/test_data_size))
    writer.add_scalar('test_loss', total_test_loss, total_test_step)
    writer.add_scalar('test_accuracy', total_accuracy/test_data_size, total_test_step)
    total_test_step += 1

    # 保存训练模型
    # torch.save(model, "../model_data/model_{}.pth".format(i+1))
    if i % 100 == 0:
        torch.save(model.state_dict(), "../model_data/model_{}.pth".format(i + 1))
        print("模型已保存！")

writer.close()
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可以是由tensorboard查看模型训练的数据，打开终端输tensorboard --logdir=logs_train，把下面地址复制到浏览器就可以看到训练是的数据了


可以看到模型在训练集和测试集上的loss都在减小

模型测试

可以下载一些图片测试模型是否能够分类正确，我这里为了方便只下载了一张图片，如果想要测试多张照片可以修改代码完成测试（在image_path获取图片的list，然后分别输入模型中）

import torch
import torchvision
from PIL import Image
from torch import nn

image_path = "../images/dog.jpg"
image = Image.open(image_path)
image = image.convert('RGB')
print(image)

transform = torchvision.transforms.Compose([torchvision.transforms.Resize((32, 32)),
                                            torchvision.transforms.ToTensor()
                                            ])

image = transform(image)
print(image.shape)

class Model(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Model, self).__init__()
        self.model = nn.Sequential(
            nn.Conv2d(3, 32, 5, 1, 2),
            nn.MaxPool2d(2),
            nn.Conv2d(32, 32, 5, 1, 2),
            nn.MaxPool2d(2),
            nn.Conv2d(32, 64, 5, 1, 2),
            nn.MaxPool2d(2),
            nn.Flatten(),
            nn.Linear(64*4*4, 64),
            nn.Linear(64, 10)
        )

    def forward(self, x):
        x = self.model(x)
        return x

model = Model()
model.load_state_dict(torch.load("../model_data/model_10.pth", map_location=torch.device('cuda:0')))

image = torch.reshape(image, (1, 3, 32, 32))
model.eval()
with torch.no_grad():
    output = model(image)
print(output)

classes = torchvision.datasets.CIFAR10('../dataset', True, transform=torchvision.transforms.ToTensor(), download=True).classes
print(classes[output.argmax(1)])

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这是我测试的图

这里是只经过10轮的训练(epoch=10，learning_rate=0.01)，可能会在一些照片上出现分类错误的情况，我在服务器上对模型进行了epoch=200，learn_rate=0.0001和epoch=400，learning_rate=0.01的训练，模型参数在这para.zip，需要的话可以下载领取。
学习率太高或者太低都会导致模型的泛化效果不好，可以参考O2U-Net中的环形学习率，个人觉得应该可以提高精度。