PyTorch 隨機(jī)數(shù)生成占用 CPU 過(guò)高的解決方法
更新時(shí)間：2020年01月13日 09:40:52 作者：lucasgyshen
今天小編就為大家分享一篇PyTorch 隨機(jī)數(shù)生成占用 CPU 過(guò)高的解決方法，具有很好的參考價(jià)值，希望對(duì)大家有所幫助。一起跟隨小編過(guò)來(lái)看看吧
PyTorch 隨機(jī)數(shù)生成占用 CPU 過(guò)高的問(wèn)題
今天在使用 pytorch 的過(guò)程中，發(fā)現(xiàn) CPU 占用率過(guò)高。經(jīng)過(guò)檢查，發(fā)現(xiàn)是因?yàn)橄仍?CPU 中生成了隨機(jī)數(shù)，然后再調(diào)用.to(device)傳到 GPU，這樣導(dǎo)致效率變得很低，并且CPU 和 GPU 都被消耗。
查閱PyTorch文檔后發(fā)現(xiàn)，torch.randn(shape, out)可以直接在GPU中生成隨機(jī)數(shù)，只要shape是tensor.cuda.Tensor類(lèi)型即可。這樣，就可以避免在 CPU 中生成過(guò)大的矩陣，而 shape 變量是很小的。
因此，下面的代碼就可以進(jìn)行這種操作了。
noise = torch.cuda.FloatTensor(shape) if torch.cuda.is_available() else torch.FloatTensor(shape) torch.randn(shape, out=noise)
以上這篇PyTorch 隨機(jī)數(shù)生成占用 CPU 過(guò)高的解決方法就是小編分享給大家的全部?jī)?nèi)容了，希望能給大家一個(gè)參考，也希望大家多多支持腳本之家。
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