Pytorch如何切換 cpu和gpu的使用詳解
前言，在pytorch中，當服務(wù)器上的gpu被占用時，很多時候我們想先用cpu調(diào)試下代碼，那么就需要進行g(shù)pu和cpu的切換。
方法1：x.to(device)
把 device 作為一個可變參數(shù)，推薦使用argparse進行加載：
使用gpu時：
device='cuda' x.to(device) # x是一個tensor，傳到cuda上去
使用cpu時：
device='cpu' x.to(device)
方法2：使用x.cuda()+CUDA_VISIBLE_DEVICES
很多貼子中說，使用x.cuda() 和x.to('cuda') 雖然是等效的，但是x.cuda() 的缺點是無法動態(tài)切換cpu。然而，其實配合命令行參數(shù)CUDA_VISIBLE_DEVICES 是可以進行切換的。
在服務(wù)器上創(chuàng)建一個python腳本 t.py：
import torch print(torch.cuda.device_count()) # 可用gpu數(shù)量 print(torch.cuda.is_available()) # 是否可用gpu
首先先看一下，正常運行的情況：
- 執(zhí)行命令：python t.py
- 輸出結(jié)果：因為服務(wù)器上有兩個gpu，所以是我們想要的結(jié)果。
2
True
如果想要只使用某一塊gpu，只需要在執(zhí)行前加一個參數(shù)：
- CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python t.py，例如，我們要使用gpu 0
- 接下來看看輸出什么：是的！程序中確實只可見了一塊gpu~
1
True
下面，如果我們想使用cpu呢？
- CUDA_VISIBLE_DEVICES="" python t.py
- 輸出結(jié)果：可以看到，雖然服務(wù)器上有2塊cpu，通過我們設(shè)置執(zhí)行參數(shù)，程序中也成功看不到了！
0
False
因此，回歸正題，當我們使用x.cuda()進行分配gpu時，只需要使用torch.cuda.is_available()加一個判斷即可，當想使用cpu的時候在執(zhí)行程序的命令行參數(shù)進行控制：
if torch.cuda.is_available(): x= x.cuda()
到此這篇關(guān)于Pytorch如何切換 cpu和gpu的使用詳解的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Pytorch切換cpu和gpu內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！
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