pytorch中.to(device) 和.cuda()的區(qū)別有哪些

這篇文章主要介紹了pytorch中.to(device) 和.cuda()的區(qū)別有哪些，具有一定借鑒價(jià)值，感興趣的朋友可以參考下，希望大家閱讀完這篇文章之后大有收獲，下面讓小編帶著大家一起了解一下。

原理

.to(device) 可以指定CPU 或者GPU

device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu") # 單GPU或者CPU
model.to(device)
#如果是多GPU
if torch.cuda.device_count() > 1:
  model = nn.DataParallel(model，device_ids=[0,1,2])
model.to(device)

.cuda() 只能指定GPU

#指定某個(gè)GPU
os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICE']='1'
model.cuda()
#如果是多GPU
os.environment['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '0,1,2,3'
device_ids = [0,1,2,3]
net  = torch.nn.Dataparallel(net, device_ids =device_ids)
net  = torch.nn.Dataparallel(net) # 默認(rèn)使用所有的device_ids 
net = net.cuda()

class DataParallel(Module):
    def __init__(self, module, device_ids=None, output_device=None, dim=0):
        super(DataParallel, self).__init__()

        if not torch.cuda.is_available():
            self.module = module
            self.device_ids = []
            return

        if device_ids is None:
            device_ids = list(range(torch.cuda.device_count()))
        if output_device is None:
            output_device = device_ids[0]

補(bǔ)充：Pytorch使用To方法編寫(xiě)代碼在不同設(shè)備(CUDA/CPU)上兼容(device-agnostic)

以前版本的PyTorch編寫(xiě)device-agnostic代碼非常困難（即，在不修改代碼的情況下在CUDA可以使用或者只能使用CPU的設(shè)備上運(yùn)行）。

device-agnostic的概念

即設(shè)備無(wú)關(guān)，可以理解為無(wú)論什么設(shè)備都可以運(yùn)行您編寫(xiě)的代碼。(PS:個(gè)人理解，我沒(méi)有在網(wǎng)上找到專業(yè)解釋)

PyTorch 0.4.0使代碼兼容

PyTorch 0.4.0通過(guò)兩種方法使代碼兼容變得非常容易：

張量的device屬性為所有張量提供了torch.device設(shè)備。（注意：get_device僅適用于CUDA張量）

to方法Tensors和Modules可用于容易地將對(duì)象移動(dòng)到不同的設(shè)備（代替以前的cpu()或cuda()方法）

我們推薦以下模式：

# 開(kāi)始腳本，創(chuàng)建一個(gè)張量
device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
...
# 但是無(wú)論你獲得一個(gè)新的Tensor或者M(jìn)odule
# 如果他們已經(jīng)在目標(biāo)設(shè)備上則不會(huì)執(zhí)行復(fù)制操作
input = data.to(device)
model = MyModule(...).to(device)

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