pytorch查看torch.Tensor和model是否在CUDA上

本文探讨了GPU利用率低的原因及解决办法,包括数据加载、数据增强、NMS算法优化及环境配置,强调了环境对GPU性能的影响。

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今天训练faster R-CNN时,发现之前跑的很好的程序(是指在运行程序过程中,显卡利用率能够一直维持在70%以上),今天看的时候,显卡利用率很低,所以在想是不是我的训练数据torch.Tensor或者模型model没有加载到GPU上训练,于是查找如何查看tensor和model所在设备的命令。

import torch
import torchvision.models as models
model=models.vgg11(pretrained=False)
print(next(model.parameters()).is_cuda)#False

data=torch.ones((5,10))
print(data.device)#cpu

上述是我在自己的笔记本上(显然没有GPU)的打印情况。

上次被老板教授了好久,出现西安卡利用率一直很低的情况千万不能认为它不是问题,而一定要想办法解决。比如可以在加载训练图像的过程中(__getitem__方法中)设定数据增强过程中每个步骤的时间点,对每个步骤的时间点进行打印,判断花费时间较多的是哪些步骤,然后尝试对代码进行优化,因为torhc.utils.data中的__getitem__方法是由CPU上的一个num_workers执行一遍的,如果__getitem__方法执行太慢,则会导致IO速度变慢,即GPU在大多数时间都处于等待CPU读取数据并处理成torch.cuda.tensor的过程,一旦CPU读取一个batch size的数据完毕,GPU很快就计算结束,从而看到的现象是:GPU在绝大多数时间都处于利用率很低的状态。所以我总结的是,如果GPU显卡利用率比较低,最可能的就是CPU数据IO耗费时间太多(我之前就是由于数据增强的裁剪过程为了裁剪到object使用了for循环,导致这一操作很耗时间),还有可能的原因是数据tensor或者模型model根本就没有加载到GPU cuda上面。其实还有一种可能性很小的原因就是,在网络前向传播的过程中某些特殊的操作对GPU的利用率不高,当然指的是除了网络(卷积,全连接)操作之外的其他的对于tensor的操作,比如我之前的faster R-CNN显卡利用率低就是因为RPN中的NMS算法速度太慢,大约2-3秒一张图,虽然这时候tensor特征图在CUDA上面,而且NMS也使用了CUDA kernel编译后的代码,也就是说NMS的计算仍然是利用的CPU,但是由于NMS算法并行度不高,所以对于GPU的利用不多,导致了显卡利用率低,之前那个是怎么解决的呢?哈哈,说到底还是环境的问题非常重要,之前的faster R-CNN代码在python2  CUDA9.0 pytorch 0.4.0 环境下编译成功我就没有再仔细纠结环境问题,直接运行了,直到后来偶然换成python3 CUDA9.0 pytorch 0.4.1 环境才极大地提高了显卡利用率,并且通过设置了几十个打印时间点之后发现,真的就是NMS的速度现在基本能维持在0.02-0.2数量级范围内。

下图分别表示之前(显卡利用率很低)时的NMS处理单张图像所消耗的时间(之所以会有长有短是因为我支持不同分辨率的图像训练),后面一张图是GPU利用率一直能维持在很高的情况下NMS处理时间,由于数据增强部分的代码完全没有修改,故而换了环境之后我就没有再打印数据增强每个步骤所消耗的时间了。

<think>好的,我现在需要帮助用户解决在PyTorch中指定使用特定显卡的问题。用户提供的代码示例中,他们可能在使用CUDA时遇到了设备指定不正确的情况。让我先回顾一下相关的PyTorch知识。 首先,PyTorch中管理GPU设备的常用方法包括设置环境变量CUDA_VISIBLE_DEVICES,或者使用torch.cuda.set_device函数。此外,在创建张量时,可以通过device参数指定设备,或者使用to('cuda:X')方法将张量移动到指定GPU。 用户的问题是关于如何在这段代码中指定使用的显卡。我需要检查用户提供的代码是否存在问题。例如,在用户引用的代码示例中,他们使用了.cuda()方法,但没有指定设备编号,这可能导致所有张量默认使用第一个GPU(cuda:0)。如果他们有多块GPU,可能需要显式指定。 另外,用户提到的错误信息,如TypeError: type torch.cuda.FloatTensor not available,可能表明他们的PyTorch没有正确编译CUDA支持,或者CUDA版本不匹配。但用户现在的问题是关于指定显卡,所以应集中在设备指定方法上。 接下来,我需要考虑用户可能的代码结构。例如,用户可能在代码中使用类似x.cuda()的方式,而没有指定设备。正确的做法应该是x = x.to('cuda:1')或者使用torch.device对象。 同时,用户可能在多GPU训练时,需要将模型数据都移动到同一设备上。例如,在定义模型后,使用model.to(device)来确保所有模型参数位于正确的GPU上。如果用户的模型层是在列表中手动添加的(如引用5中的代码),可能需要确保每个层都被正确移动到GPU,因为直接追加到列表可能不会自动注册模块,导致参数不在GPU上。 因此,解决方案应包括以下几个步骤: 1. 使用torch.cuda.set_device或在创建张量时指定设备。 2. 确保模型实例也被移动到目标设备。 3. 检查环境变量CUDA_VISIBLE_DEVICES是否正确设置。 4. 验证CUDA是否可用,以及PyTorchCUDA版本是否匹配。 用户可能需要具体的代码示例,例如在代码开头设置设备,然后在张量模型上调用.to(device)。此外,需要提醒用户,如果使用多GPU,需注意数据与模型在同一设备上,否则会出现类型不匹配的错误,如引用5中的RuntimeError。 最后,需要确认用户是否了解如何检查CUDA的可用性,例如使用torch.cuda.is_available(),以及如何查看当前使用的设备信息。这些步骤能帮助用户诊断解决问题。</think>在PyTorch中指定使用的显卡设备可以通过以下方法实现,结合您提供的代码场景进行说明: --- ### 方法一:设置环境变量(全局指定) 在程序启动前通过环境变量指定可见的GPU设备: ```python import os os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "1" # 仅使用编号为1的显卡 ``` --- ### 方法二:代码中动态指定设备 在代码中通过`torch.device`对象显式指定设备: ```python import torch device = torch.device("cuda:1" if torch.cuda.is_available() else "cpu") # 选择编号为1的显卡 # 将张量/模型移动到指定设备 x = torch.FloatTensor([1, 2, 3]).to(device) model = MyModel().to(device) ``` --- ### 方法三:强制使用特定显卡(推荐) 在代码开头固定显卡设备(需在创建任何CUDA对象前调用): ```python torch.cuda.set_device(1) # 强制使用编号为1的显卡 x = torch.cuda.FloatTensor([1, 2, 3]) # 自动在设备1上创建 ``` --- ### 关键注意事项 1. **设备一致性**:确保数据、模型权重在同一设备上。例如输入数据为`cuda:1`时,模型必须已移动到`cuda:1`,否则会出现`RuntimeError`(如引用5中提到的张量与权重设备不一致问题)[^5]。 2. **CUDA可用性验证**: ```python print(torch.cuda.is_available()) # 检查CUDA是否可用 print(torch.cuda.current_device()) # 查看当前使用的显卡编号 ``` 3. **版本兼容性**:若遇到`TypeError: type torch.cuda.FloatTensor not available`错误,需确保PyTorch编译时启用了CUDA且版本匹配(如引用3、4所述)[^3][^4]。 --- ### 完整代码示例 ```python import torch # 指定使用编号为1的显卡 torch.cuda.set_device(1) device = torch.device("cuda:1") # 创建张量(自动在设备1上) x = torch.cuda.FloatTensor([1, 2, 3]) # 或 x = torch.tensor([1,2,3], device=device) # 模型移动到设备1 class MyModel(torch.nn.Module): def __init__(self): super().__init__() self.layer = torch.nn.Linear(3, 1) model = MyModel().to(device) # 验证设备一致性 print(x.device) # 输出: cuda:1 print(next(model.parameters()).device) # 输出: cuda:1 ``` ---
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