PyTorch 使用多个 GPU

在深度学习中,使用多个GPU可以加快模型的训练速度。PyTorch提供了简便的方式将模型加载到多个GPU中来进行训练。本文将介绍在PyTorch中如何实现多GPU训练。

准备工作

在开始之前,我们需要安装一些必要的库。

!pip install torch torchvision

使用多个GPU

首先,我们需要torch.nn.DataParallel类将模型加载到多个GPU中,使用如下代码即可将模型加载到多个GPU中。

import torch.nn as nn
model = nn.DataParallel(model)

接着,我们需要将数据放到GPU上,使用如下方式即可。

inputs, labels = inputs.cuda(), labels.cuda()

最后,我们需要指定PyTorch使用多个GPU来训练模型。

#指定要使用的GPU
device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
print(device)
model.to(device)

#开始训练
for epoch in range(20):
    for inputs, labels in dataloader:
        inputs, labels = inputs.to(device), labels.to(device)
        optimizer.zero_grad()
        outputs = model(inputs)
        loss = criterion(outputs, labels)
        loss.backward()
        optimizer.step()

上述代码将输入和标签移动到GPU上,并对模型使用nn.DataParallel进行加载,因此可以在多个GPU上进行训练。在训练时,我们需要将每个batch都放到GPU上,以使用多个GPU进行加速。

总结

在本文中,我们学习了如何在PyTorch中使用多个GPU进行加速。首先,我们需要将模型加载到多个GPU中,然后将数据放到GPU上,最后对模型使用torch.nn.DataParallel进行训练。使用多个GPU可以大大加速模型的训练速度,希望本文可以帮助你实现模型加速。