PyTorch学习系列(十六)——如何使用cuda进行训练？

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本文介绍了如何在CUDA上执行计算任务，特别是使用PyTorch将张量和神经网络模型放置到GPU内存中的方法。通过简单的示例展示了如何实现这些操作。

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如果想在CUDA上进行计算，需要将操作对象放在GPU内存中。
对于普通的张量，可以直接：

x = torch.randn(2, 3)
x = x.cuda()

对于神经网络：

model = MyModel()
model.cuda()

同一个GPU上的张量计算结果仍然保存在该GPU上。

参考

[1] http://pytorch.org/docs/notes/cuda.html#

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### 如何使用CUDA进行PyTorch模型训练 为了利用GPU加速计算，在PyTorch中启用CUDA支持对于提升模型训练效率至关重要。当环境中存在NVIDIA GPU并且已安装相应的驱动程序以及cuDNN库时，可以通过简单的配置使PyTorch识别并调用这些硬件资源。 #### 检查CUDA可用性和PyTorch版本 在开始之前，确认当前环境下的PyTorch是否能够检测到CUDA设备： ```python import torch print(f"Is CUDA available? {torch.cuda.is_available()}") print(f"Torch Version: {torch.__version__}") # 版本信息有助于排查兼容性问题[^1] ``` 如果`cuda.is_available()`返回True，则表示可以继续下一步操作；否则需先解决相关依赖项缺失的问题。 #### 将张量移动至GPU 创建张量或其他变量对象时，默认情况下它们位于CPU内存空间。要将其迁移到GPU上参与运算，可采用如下方式之一： - **直接指定device参数** ```python tensor_gpu = torch.tensor([1., 2.], device='cuda') ``` - **通过.to方法迁移现有张量** ```python tensor_cpu = torch.randn((3, 4)) tensor_gpu = tensor_cpu.to('cuda') # 或者写成 tensor_cuda = tensor.cpu().to(device=torch.device('cuda')) ``` #### 构建网络结构并将模型加载到GPU 定义好神经网络类之后，实例化该类的对象，并显式指明应将整个模型放置于哪个设备之上： ```python model = MyModel() if torch.cuda.is_available(): model = model.to('cuda') ``` 注意这里同样适用于其他类型的层组件或子模块，只要涉及到具体数值计算的部分都建议尽可能转移到GPU端处理。 #### 数据集准备与DataLoader设置 通常会借助`torch.utils.data.Dataset`和`DataLoader`来管理输入样本流。为了让每次迭代获取的数据批次也能享受到GPU带来的性能增益，可以在构建`DataLoader`实例的时候加入额外选项： ```python from torchvision import datasets, transforms transform=transforms.Compose([ transforms.ToTensor(), transforms.Normalize((0.5,), (0.5,)) ]) train_dataset = datasets.MNIST('./data', train=True, download=True, transform=transform) train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_dataset, batch_size=64, shuffle=True, num_workers=4, pin_memory=True) # 设置pin_memory=True提高传输速度 ``` 其中`num_workers>0`意味着开启多线程读取文件，而`pin_memory=True`则允许页锁定内存页面，从而加快从主机RAM向GPU传递数据的速度。 #### 定义损失函数与优化器 这部分逻辑相对固定不变，只需确保后续涉及梯度更新的操作均发生在目标设备上即可： ```python criterion = nn.CrossEntropyLoss().to('cuda') optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=learning_rate) ``` #### 开始训练循环 最后进入核心环节——实际的前向传播、反向求导及参数调整过程： ```python for epoch in range(num_epochs): running_loss = 0.0 for i, data in enumerate(train_loader, start=0): inputs, labels = data[0].to('cuda'), data[1].to('cuda') optimizer.zero_grad() outputs = model(inputs) loss = criterion(outputs, labels) loss.backward() optimizer.step() running_loss += loss.item() if i % log_interval == (log_interval - 1): print('[%d, %5d] loss: %.3f' % (epoch + 1, i + 1, running_loss / log_interval)) running_loss = 0.0 ``` 上述代码片段展示了完整的基于CUDA加速的PyTorch模型训练流程概览。值得注意的是，随着分布式训练场景日益普及，针对多个GPU协同工作的编程模式也逐渐成为研究热点[^2]。
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