利用GPU训练模型_有没有trainloss.gpu()

利用.cuda()函数

        网络模型中，有三种变量可以调用.cuda()，分别是网路模型、数据（输入、标注）、损失函数，调用完需要返回。

        以之前的一个网络为例：

import torch
import torchvision
from torch import nn
from torch.utils.data import DataLoader
 
dataset = torchvision.datasets.CIFAR10("./dataset", train=False, transform=torchvision.transforms.ToTensor(), download=True)
dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=1)
 
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, padding=2),
            nn.MaxPool2d(2),
            nn.Conv2d(32, 64, 5, padding=2),
            nn.MaxPool2d(2),
            nn.Flatten(),
            nn.Linear(1024, 64),
            nn.Linear(64, 10),
        )
 
    def forward(self, x):
        x = self.model(x)
        return x
 
loss = nn.CrossEntropyLoss()
model = Model()
optim = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)
for epoch in range(20):
    sum = 0
    for data in dataloader:
        imgs, targets = data
        outputs = model(imgs)
        result_loss = loss(outputs, targets)
        optim.zero_grad()
        result_loss.backward()
        optim.step()
        sum = sum+result_loss
    print(sum)
 

分别调用.cuda()：

loss = nn.CrossEntropyLoss().cuda()#将损失函数转移到cuda上
model = Model().cuda()#将网络模型转移到cuda上
...
    for data in dataloader:
        imgs, targets = data
        imgs = imgs.cuda()#数据输入转移到cuda上
        targets = targets.cuda()#数据标注转移到cuda上
...

然后就可以利用gpu进行训练，输出结果：

tensor(18662.0469, device='cuda:0', grad_fn=<AddBackward0>)
tensor(16061.3145, device='cuda:0', grad_fn=<AddBackward0>)
tensor(15350.5762, device='cuda:0', grad_fn=<AddBackward0>)

...

        如果电脑没有gpu或者gpu没有配置成功则会报错，可以加一个条件语句：

loss = nn.CrossEntropyLoss()
if torch.cuda.is_available():
    loss = loss.cuda()

如果可以利用gpu时，在将其转移到cuda上，否则就在CPU训练。

        我们使用time查看CPU和GPU训练时间差别：

import time
 
for epoch in range(20):
    start_time = time.time()
    sum = 0
    for data in dataloader:
        imgs, targets = data
        imgs = imgs.cuda()#数据输入转移到cuda上
        targets = targets.cuda()#数据标注转移到cuda上
        outputs = model(imgs)
        result_loss = loss(outputs, targets)
        optim.zero_grad()
        result_loss.backward()
        optim.step()
        sum = sum+result_loss
    print(sum)
    end_time = time.time()
    print(end_time - start_time)

使用GPU训练：

tensor(18699.9785, device='cuda:0', grad_fn=<AddBackward0>)
17.295462369918823
tensor(16166.4746, device='cuda:0', grad_fn=<AddBackward0>)
14.85786747932434...

使用CPU训练：

tensor(18777.4297, grad_fn=<AddBackward0>)
21.17310380935669
tensor(16230.0479, grad_fn=<AddBackward0>)
19.265528202056885...

        在terminal输入nvidia-smi可以查看GPU的一些信息

使用Google colab

        谷歌搜索Google colab，使用谷歌提供的一个免费的GPU：

        创建一个笔记本，导入torch：

导入成功，因为其中自带pytorch，并且是GPU的版本。如果想使用GPU则在左上角修改，笔记本设置中，选择GPU加速：

 将我们原来的代码直接复制过去即可运行，也可以使用!nvidia-smi查看提供的显卡信息。

利用.to()函数

        定义训练的设备：

device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")#cuda和cuda:0没有区别

.to()改变定义的设备则所有的变量都跟着改变，不像.cuda()需要一个一个修改。

loss = nn.CrossEntropyLoss().to(device)
model = Model().to(device)
...
    for data in dataloader:
        imgs, targets = data
        imgs = imgs.to(device)
        targets = targets.to(device)
...