精准掌控GPU：深度学习中PyTorch的torch.cuda.device应用指南

最新推荐文章于 2025-03-13 12:25:09 发布
最新推荐文章于 2025-03-13 12:25:09 发布
阅读量1k 收藏 5
点赞数 11
文章标签： 深度学习 pytorch 人工智能
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/2401_85760095/article/details/141614475
版权

精准掌控GPU：深度学习中PyTorch的torch.cuda.device应用指南

在深度学习的世界里，GPU加速已成为提升模型训练和推理速度的关键。PyTorch，作为当下最流行的深度学习框架之一，提供了torch.cuda.device这一强大的工具，允许开发者精确指定和控制GPU设备。本文将深入探讨如何在PyTorch中使用torch.cuda.device来指定GPU设备，优化你的深度学习工作流。

1. GPU加速的重要性

GPU由于其并行处理能力，在深度学习中被广泛用于加速计算密集型任务。通过利用GPU，可以显著减少模型训练和推理的时间。

2. PyTorch的GPU支持

PyTorch通过其torch.cuda模块提供了对CUDA的支持，允许开发者在NVIDIA的GPU上执行操作。使用GPU之前，需要确保你的环境安装了CUDA和对应的PyTorch版本。

3. torch.cuda.device简介

torch.cuda.device是PyTorch中的一个上下文管理器，它允许你指定一个默认的GPU设备来执行操作。这对于多GPU环境中管理不同的设备特别有用。

4. 使用torch.cuda.device

以下是一个使用torch.cuda.device来指定GPU设备的示例：

import torch

# 假设我们选择第一个GPU设备
device = torch.device("cuda:0"
最低0.47元/天 解锁文章
Pytorch训练模型时如何释放GPU显存 torch.cuda.empty_cache()内存释放以及cuda的显存机制探索
捡起一束光的博客
04-15 9万+
前言 训练模型时，一般我们会把模型model，数据data和标签label放到GPU显存中进行加速。 但有的时候GPU Memory会增加，有的时候会保持不变，以及我们要怎么清理掉一些用完的变量呢？ 下面让我们一起来探究下原理吧！ pytorch训练 只要你把任何东西（无论是多小的tensor）放到GPU显存中，那么你至少会栈1000MiB左右的显存（根据cuda版本，会略有不同）。这部分显存是cuda running时固有配件必须要占掉的显存，你先训练过程汇总也是无法释放的。 import torch
成功解决torch.cuda.OutOfMemoryError: CUDA out of memory. Tried to allocate 86.00 MiB (GPU 0； 2.00 GiB to
头部AI社区如有邀博主AI主题演讲请私信—心比天高，仗剑走天涯，保持热爱，奔赴向梦想！低调，专注，谦虚，自律，反思，成长，还算比较正能量的博主，公益免费传播…内心特别想在AI界做出一些可以推进历史进程影响力的技术(兴趣使然，有点小情怀，也有点使命感呀
06-02 1万+
​ 成功解决torch.cuda.OutOfMemoryError: CUDA out of memory. Tried to allocate 86.00 MiB (GPU 0; 2.00 GiB total capacity; 1.67 GiB already allocated; 0 bytes free; 1.67 GiB reserved in total by PyTorch) If reserved memory is >> allocated memory try setting max_s
PyTorch：GPU的使用
m0_70911440的博客
11-16 768
本文将深入探讨PyTorch中GPU的使用，包括GPU加速的原理、GPU的配置和使用方法，以及GPU对深度学习的意义。在实时应用中，GPU的加速使得深度学习模型可以在几乎实时的速度下处理输入数据，满足了许多需要低延迟计算的场景需求。在深度学习框架中，如PyTorch，通过将计算任务并行分配到GPU上，可以同时处理更多的数据和计算，从而提高模型训练和推断的速度。总的来说，GPU的加速对于深度学习具有重要的意义，而PyTorch作为一款优秀的深度学习框架，为用户提供了便利灵活的GPU使用方式。
关于torch.cuda.device
qq_25272901的博客
05-15 1142
Torch关于cuda的使用 torch在使用cuda的过程中一定要确定好使用的范围，如module本身，loss，读取数据的部分以及模型中新定义的tensor，需要统一加才可以正常执行
验证PyTorch深度学习环境Torch和CUDA还有cuDNN是否正确配置的命令
love530love的博客
03-13 1531
工作记录python以进入python环境，如果是虚拟环境则需要先激活要验证的虚拟环境。这段 Python 脚本主要用于检查 PyTorch 深度学习环境的配置信息，并进行简单的张量运算，下面为详细解释它们的具体作用。
神经网络 torch----使用GPU（cuda）
用来自己学习，复习
06-17 2105
在训练过程中，要想利用我们的GPU，有两个基本要求。这些要求如下：默认情况下，在创建 PyTorch 张量或 PyTorch 神经网络模块时，会在 CPU 上初始化相应的数据。具体来说，这些数据存在于 CPU 的内存中。
torch教程——使用GPU运行神经网络
热门推荐
weixin_42708161的博客
01-10 2万+
CPU运行神经网络较慢，可以使用GPU加速。 安装cuda版本的to 安装教程 demo 导入torch库以后，调用下面的函数，如果打印True就说明安装成功。 import torch print(torch.cuda.is_available()) 定义一个cuda设备 device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu") print(device) 将网络的参数设置为cuda张量 net = Net().t
torch.device和torch.cuda.set_device()
weixin_42559117的博客
10-29 6347
2. 如果使用torch.cuda.set_device('cuda:0')的方式，则改用。3. 即前者需要采用to()方法，而后者可以使用cuda()方法，而无需传递参数。1. 使用torch.device的方式设置显卡之后，需用使用。的方式将模型和数据放到GPU上。的方式将模型和数据加载到显卡中。
性能优化利器：PyTorch中torch.cuda.Event的高效计时应用
2401_85763803的博客
08-27 1432
是PyTorch中的一个类，用于在CUDA设备上创建和查询事件。通过这个类，我们可以记录GPU执行特定操作的开始和结束时间，从而计算出操作的持续时间。
深度剖析 PyTorch 内存管理：torch.cuda.memory_summary 应用指南
2401_85761762的博客
08-19 2053
是 PyTorch 提供的一个诊断工具，用于报告当前 GPU 内存使用情况的详细摘要。它包括内存分配、峰值内存使用量、内存分配器的状态等关键信息。：当前所有分配的内存大小。：峰值时所有分配的内存大小。：当前缓存分配的内存大小。：峰值时缓存分配的内存大小。这些指标可以帮助我们理解当前的内存使用状况和潜在的优化空间。通过，PyTorch 用户可以轻松地监控和分析 GPU 内存的使用情况。这不仅有助于优化模型训练，避免内存问题，还可以作为性能调优的重要依据。
Pytorch基础：torch.cuda.set_device函数
前进，才知道自己的渺小
05-13 5759
torch.cuda.set_device函数用于设置当前使用的cuda设备，在当拥有多个可用的GPU且能被pytorch识别的cuda设备情况下（环境变量CUDA_VISIBLE_DEVICES可以影响GPU设备到cuda设备的映射）。
torch的cuda相关函数
rosemary1225的博客
06-23 254
返回GPU中tensor峰值分配内存。返回当前tensor占用的显卡大小。pytorch中关于cuda的的一些常用函数。作用查看GPU是否可用。
使用GPU版本的torch
Jieyi_的博客
07-16 7991
1.我是不知道安装torch到底需不需要安装CNDA和CUDNN的，我是按照其他文章所说，才下载的 CNDA和CUDNN。通过一些视频展示，下载GPU版本的torch是包含了CNDA组件的，所以我觉得可能不需要下载CNDA和CUDNN，直接下载GPU版本的torch。2.确保自己电脑有GPU。
torch使用GPU加速
清梦的博客
07-28 1235
训练模型使用GPU加速
pytorch采用GPU加速方法
m0_53675977的博客
12-19 2773
在进行深度学习训练模型时，对于计算量小一些的模型，是可以在CPU上进行的。但是当计算量比较大时，我们希望利用GPU并行计算的能力去加快训练的速度。
torch用GPU训练
qq_39497942的博客
09-01 1871
model.cuda()
pytorch使用GPU
tz的博客
11-28 1万+
pytorch使用单机单卡，单机多卡，多机多卡GPU的应用总结
PyTorch完整的神经网络模型训练（使用GPU训练）
Joining667的博客
03-10 8775
使用GPU进行神经网络模型训练可以加速训练速度、处理大规模数据和模型、提供更好的模型性能，并且与PyTorch等深度学习框架良好地集成。这些优点使得GPU成为加速神经网络训练的重要工具，为研究人员和从业者提供了更高效的深度学习开发环境。
【pytorch使用GPU】
aixiao_xiaoo的博客
05-15 352
【代码】【pytorch使用GPU】
C:\Users\7>conda activate MTN (MTN) C:\Users\7>cd MTN (MTN) C:\Users\7\MTN>python main.py --text "a rabbit, animated movie character, high detail 3d model" --workspace trial -O --IF --vram_O C:\Users\7\MTN\nerf\utils.py:112: FutureWarning: `torch.cuda.amp.autocast(args...)` is deprecated. Please use `torch.amp.autocast('cuda', args...)` instead. @torch.cuda.amp.autocast(enabled=False) C:\Users\7\MTN\activation.py:7: FutureWarning: `torch.cuda.amp.custom_fwd(args...)` is deprecated. Please use `torch.amp.custom_fwd(args..., device_type='cuda')` instead. @custom_fwd(cast_inputs=torch.float) C:\Users\7\MTN\activation.py:14: FutureWarning: `torch.cuda.amp.custom_bwd(args...)` is deprecated. Please use `torch.amp.custom_bwd(args..., device_type='cuda')` instead. def backward(ctx, g): C:\Users\7\MTN\raymarching\raymarching.py:33: FutureWarning: `torch.cuda.amp.custom_fwd(args...)` is deprecated. Please use `torch.amp.custom_fwd(args..., device_type='cuda')` instead. @custom_fwd(cast_inputs=torch.float32) C:\Users\7\MTN\raymarching\raymarching.py:66: FutureWarning: `torch.cuda.amp.custom_fwd(args...)` is deprecated. Please use `torch.amp.custom_fwd(args..., device_type='cuda')` instead. @custom_fwd(cast_inputs=torch.float32) C:\Users\7\MTN\raymarching\raymarching.py:143: FutureWarning: `torch.cuda.amp.custom_fwd(args...)` is deprecated. Please use `torch.amp.custom_fwd(args..., device_type='cuda')` instead. @custom_fwd(cast_inputs=torch.float32) C:\Users\7\MTN\raymarching\raymarching.py:199: FutureWarning: `torch.cuda.amp.custom_fwd(args...)` is deprecated. Please use `torch.amp.custom_fwd(args..., device_type='cuda')` instead. @custom_fwd(cast_inputs=torch.float32) C:\Users\7\MTN\raymarching\raymarching.py:263: FutureWarning: `torch.cuda.amp.custom_fwd(args...)` is deprecated. Please use `torch.amp.custom_fwd(args..., device_type='cuda')` instead. @custom_fwd(cast_inputs=torch.float32) C:\Users\7\MTN\raymarching\raymarching.py:299: FutureWarning: `torch
最新发布
03-14
<think>好的，我现在要解决用户遇到的关于PyTorch的FutureWarning警告问题。用户提到他们在使用torch.cuda.amp.autocast和custom_fwd时遇到了弃用警告，需要修复。首先，我需要回忆一下PyTorch的自动混合精度（AMP）相关的知识，以及最近的更新情况。 根据用户提供的引用[1]，警告信息指出`torch.cuda.amp.custom_fwd`已经被弃用，建议使用`torch.amp.custom_fwd`并指定device_type='cuda'。这说明PyTorch在版本更新中可能对AMP模块进行了重构，将原本位于`torch.cuda.amp`下的部分功能迁移到了更通用的`torch.amp`模块下，并通过device_type参数来区分不同的设备类型。这样的改动可能是为了统一不同设备（如CPU、GPU）的接口，提高代码的一致性。 接下来，我需要确定如何修改代码。首先，用户原来的代码可能类似这样： ```python from torch.cuda.amp import autocast, custom_fwd @custom_fwd def forward(...): with autocast(): ... ``` 根据警告信息，新的导入路径应该是从`torch.amp`导入`autocast`和`custom_fwd`，并且为`custom_fwd`装饰器指定device_type参数。但这里需要注意，`autocast`可能仍然需要根据设备类型选择正确的上下文管理器。例如，对于CUDA，应该使用`torch.cuda.amp.autocast`，但根据PyTorch的更新，可能现在推荐使用`torch.amp.autocast`并指定device_type参数。不过，我需要验证这一点，因为可能不同的版本有不同的处理方式。 查阅PyTorch的官方文档（如引用[2]和[4]提到的内容），特别是关于AMP的部分。在PyTorch 1.10或更高版本中，`torch.amp`模块被引入，作为更通用的自动混合精度接口。因此，正确的做法是将导入语句改为： ```python from torch.amp import autocast from torch.amp import custom_fwd ``` 或者可能更具体地，使用： ```python from torch import amp ``` 然后，在使用`custom_fwd`装饰器时，需要添加`device_type='cuda'`参数： ```python @amp.custom_fwd(device_type='cuda') def forward(...): ... ``` 对于`autocast`上下文管理器，同样需要指定device_type。原来的`torch.cuda.amp.autocast`现在应该替换为`torch.amp.autocast(device_type='cuda', ...)`。例如： ```python with amp.autocast(device_type='cuda', enabled=True): ... ``` 这里需要注意是否还有其他参数，比如dtype，默认情况下可能仍然是float16，但用户如果有其他设置需要保留。 接下来，我需要考虑用户代码中的实际使用情况。例如，用户是否在使用`custom_fwd`装饰器来指定前向函数的cast类型。原来的`custom_fwd`可能允许设置`cast_inputs`参数，这在新的用法中是否仍然有效。根据PyTorch的文档，`custom_fwd`的参数在迁移后应该保持不变，只是需要添加device_type。 此外，用户提到的另一个引用[3]中使用了`torch.autograd.Variable`，这可能与问题无关，但需要确认用户的PyTorch版本是否较旧，因为Variable在较新的版本中已经被弃用，但这里的问题主要与AMP相关。 综合以上分析，修复警告的具体步骤应该是： 1. 将导入语句从`torch.cuda.amp`改为`torch.amp`，并添加device_type参数。 2. 更新`custom_fwd`装饰器的使用，添加`device_type='cuda'`。 3. 替换`autocast`的使用，改为从`torch.amp`导入，并指定device_type。 同时，需要检查用户的PyTorch版本是否符合要求，因为新的接口可能需要较新的版本。如果用户使用的是旧版本，可能需要升级PyTorch，否则这些新导入可能不可用。例如，PyTorch 1.10及以上版本支持`torch.amp`模块。 最后，还需要提醒用户测试修改后的代码，确保功能正常，并且警告不再出现。</think>针对`torch.cuda.amp.autocast`和`custom_fwd`的弃用警告，修复步骤如下： ### 1. 导入路径调整 将原先的CUDA专用导入改为通用AMP接口： ```python # 原代码 from torch.cuda.amp import autocast, custom_fwd # 修改后 from torch.amp import autocast, custom_fwd # 或直接使用 torch.amp ``` ### 2. 添加设备类型参数 在所有涉及`custom_fwd`和`autocast`的代码中显式声明`device_type='cuda'`： ```python # 原装饰器 @custom_fwd(cast_inputs=torch.float32) def forward(...): # 修改后 @custom_fwd(device_type='cuda', cast_inputs=torch.float32) # 添加设备类型 def forward(...): ``` ```python # 原上下文管理器 with autocast(): ... # 修改后 with autocast(device_type='cuda'): # 添加设备类型 ... ``` ### 3. 版本兼容性验证 建议使用PyTorch 1.10+版本以支持新接口： ```bash pip install torch>=1.10 --upgrade # 若版本过低 ``` ### 完整示例 ```python from torch.amp import autocast, custom_fwd @custom_fwd(device_type='cuda', cast_inputs=torch.float32) def custom_forward(x): with autocast(device_type='cuda'): return x * 2 ``` ### 注意事项 1. 混合精度训练时，梯度缩放器`GradScaler`的用法保持不变[^3] 2. 若使用`torch.cuda.manual_seed`设置随机种子，仍需保留原始写法[^2] 3. 环境变量`TORCH_CUDA_ARCH_LIST`的优化设置仍适用于编译场景[^4]
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

2401_85760095

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付：¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足，请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值