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pytorch中Tensor.to(device)和model.to(device)的区别是什么

2023-07-02 18:21

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这篇文章主要介绍了pytorch中Tensor.to(device)和model.to(device)的区别是什么的相关知识,内容详细易懂,操作简单快捷,具有一定借鉴价值,相信大家阅读完这篇pytorch中Tensor.to(device)和model.to(device)的区别是什么文章都会有所收获,下面我们一起来看看吧。

Tensor.to(device)和model.to(device)的区别

区别所在

使用GPU训练的时候,需要将Module对象和Tensor类型的数据送入到device。通常会使用 to.(device)。但是需要注意的是:

来自pytorch官方文档的说明:

Tensor.to(device)

pytorch中Tensor.to(device)和model.to(device)的区别是什么

Module.to(device)

pytorch中Tensor.to(device)和model.to(device)的区别是什么

举例

# Module对象设置device的写法model.to(device)# Tensor类型的数据设置 device 的写法。samples = samples.to(device)

pytorch学习笔记--to(device)用法

在学习深度学习的时候,我们写代码经常会见到类似的代码:

img = img.to(device=torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu"))model = models.vgg16_bn(pretrained=True).to(device=torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu"))

也可以先定义device:

device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu")model = model.to(device)img = img.to(device)

这段代码到底有什么用呢?

这段代码的意思就是将所有最开始读取数据时的tensor变量copy一份到device所指定的GPU上去,之后的运算都在GPU上进行。

为什么要在GPU上做运算呢?

首先,在做高维特征运算的时候,采用GPU无疑是比用CPU效率更高,如果两个数据中一个加了.cuda()或者.to(device),而另外一个没有加,就会造成类型不匹配而报错。

tensor和numpy都是矩阵,前者能在GPU上运行,后者只能在CPU运行,所以要注意数据类型的转换。

.cuda()和.to(device)的效果一样吗?为什么后者更好?

两个方法都可以达到同样的效果,在pytorch中,即使是有GPU的机器,它也不会自动使用GPU,而是需要在程序中显示指定。调用model.cuda(),可以将模型加载到GPU上去。这种方法不被提倡,而建议使用model.to(device)的方式,这样可以显示指定需要使用的计算资源,特别是有多个GPU的情况下。

如果你有多个GPU

那么可以参考以下代码:

device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu")model = Model()if torch.cuda.device_count() > 1:    model = nn.DataParallel(model,device_ids=[0,1,2])    model.to(device)

关于“pytorch中Tensor.to(device)和model.to(device)的区别是什么”这篇文章的内容就介绍到这里,感谢各位的阅读!相信大家对“pytorch中Tensor.to(device)和model.to(device)的区别是什么”知识都有一定的了解,大家如果还想学习更多知识,欢迎关注编程网行业资讯频道。

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