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這篇文章主要介紹Pytorch如何讓GPU加速，文中示例代碼介紹的非常詳細，具有一定的參考價值，感興趣的小伙伴們一定要看完！
前言
深度學習涉及很多向量或多矩陣運算，如矩陣相乘、矩陣相加、矩陣-向量乘法等。深層模型的算法，如BP，Auto-Encoder，CNN等，都可以寫成矩陣運算的形式，無須寫成循環運算。然而，在單核CPU上執行時，矩陣運算會被展開成循環的形式，本質上還是串行執行。GPU（Graphic Process Units，圖形處理器）的眾核體系結構包含幾千個流處理器，可將矩陣運算并行化執行，大幅縮短計算時間。隨著NVIDIA、AMD等公司不斷推進其GPU的大規模并行架構，面向通用計算的GPU已成為加速可并行應用程序的重要手段。得益于GPU眾核（many-core）體系結構，程序在GPU系統上的運行速度相較于單核CPU往往提升幾十倍乃至上千倍。
目前，GPU已經發展到了較為成熟的階段。利用GPU來訓練深度神經網絡，可以充分發揮其數以千計計算核心的能力，在使用海量訓練數據的場景下，所耗費的時間大幅縮短，占用的服務器也更少。如果對適當的深度神經網絡進行合理優化，一塊GPU卡相當于數十甚至上百臺CPU服務器的計算能力，因此GPU已經成為業界在深度學習模型訓練方面的首選解決方案。
如何使用GPU？現在很多深度學習工具都支持GPU運算，使用時只要簡單配置即可。Pytorch支持GPU，可以通過to(device)函數來將數據從內存中轉移到GPU顯存，如果有多個GPU還可以定位到哪個或哪些GPU。Pytorch一般把GPU作用于張量(Tensor)或模型（包括torch.nn下面的一些網絡模型以及自己創建的模型）等數據結構上。
單GPU加速
使用GPU之前，需要確保GPU是可以使用，可通過torch.cuda.is_available()的返回值來進行判斷。返回True則具有能夠使用的GPU。
通過torch.cuda.device_count()可以獲得能夠使用的GPU數量。
如何查看平臺GPU的配置信息？在命令行輸入命令nvidia-smi即可 (適合于Linux或Windows環境)。圖5-13是GPU配置信息樣例，從中可以看出共有2個GPU。
圖 GPU配置信息
把數據從內存轉移到GPU，一般針對張量（我們需要的數據）和模型。 對張量（類型為FloatTensor或者是LongTensor等），一律直接使用方法.to(device)或.cuda()即可。
device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
#或device = torch.device("cuda:0")
device1 = torch.device("cuda:1")
for batch_idx, (img, label) in enumerate(train_loader):
img=img.to(device)
label=label.to(device)對于模型來說，也是同樣的方式，使用.to(device)或.cuda來將網絡放到GPU顯存。
#實例化網絡 model = Net() model.to(device) #使用序號為0的GPU #或model.to(device1) #使用序號為1的GPU
多GPU加速
這里我們介紹單主機多GPUs的情況，單機多GPUs主要采用的DataParallel函數，而不是DistributedParallel，后者一般用于多主機多GPUs，當然也可用于單機多GPU。
使用多卡訓練的方式有很多，當然前提是我們的設備中存在兩個及以上的GPU。
使用時直接用model傳入torch.nn.DataParallel函數即可，如下代碼：
#對模型
net = torch.nn.DataParallel(model)
這時，默認所有存在的顯卡都會被使用。
如果你的電腦有很多顯卡，但只想利用其中一部分，如只使用編號為0、1、3、4的四個GPU，那么可以采用以下方式：
#假設有4個GPU,其id設置如下 device_ids =[0,1,2,3] #對數據 input_data=input_data.to(device=device_ids[0]) #對于模型 net = torch.nn.DataParallel(model) net.to(device)
或者
os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = ','.join(map(str, [0,1,2,3]))
net = torch.nn.DataParallel(model)
其中CUDA_VISIBLE_DEVICES 表示當前可以被Pytorch程序檢測到的GPU。
下面為單機多GPU的實現代碼。
背景說明
這里使用波士頓房價數據為例，共506個樣本，13個特征。數據劃分成訓練集和測試集，然后用data.DataLoader轉換為可批加載的方式。采用nn.DataParallel并發機制，環境有2個GPU。當然，數據量很小，按理不宜用nn.DataParallel，這里只是為了說明使用方法。
加載數據
boston = load_boston() X,y = (boston.data, boston.target) X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0) #組合訓練數據及標簽 myset = list(zip(X_train,y_train))
把數據轉換為批處理加載方式批次大小為128,打亂數據
from torch.utils import data
device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
dtype = torch.FloatTensor
train_loader = data.DataLoader(myset,batch_size=128,shuffle=True)定義網絡
class Net1(nn.Module):
"""
使用sequential構建網絡，Sequential()函數的功能是將網絡的層組合到一起
"""
def __init__(self, in_dim, n_hidden_1, n_hidden_2, out_dim):
super(Net1, self).__init__()
self.layer1 = torch.nn.Sequential(nn.Linear(in_dim, n_hidden_1))
self.layer2 = torch.nn.Sequential(nn.Linear(n_hidden_1, n_hidden_2))
self.layer3 = torch.nn.Sequential(nn.Linear(n_hidden_2, out_dim))
def forward(self, x):
x1 = F.relu(self.layer1(x))
x1 = F.relu(self.layer2(x1))
x2 = self.layer3(x1)
#顯示每個GPU分配的數據大小
print("\tIn Model: input size", x.size(),"output size", x2.size())
return x2把模型轉換為多GPU并發處理格式
device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
#實例化網絡
model = Net1(13, 16, 32, 1)
if torch.cuda.device_count() > 1:
print("Let's use", torch.cuda.device_count(), "GPUs")
# dim = 0 [64, xxx] -> [32, ...], [32, ...] on 2GPUs
model = nn.DataParallel(model)
model.to(device)運行結果
Let's use 2 GPUs DataParallel( (module): Net1( (layer1): Sequential( (0): Linear(in_features=13, out_features=16, bias=True) ) (layer2): Sequential( (0): Linear(in_features=16, out_features=32, bias=True) ) (layer3): Sequential( (0): Linear(in_features=32, out_features=1, bias=True) ) ) )
選擇優化器及損失函數
optimizer_orig = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.01)
loss_func = torch.nn.MSELoss()
模型訓練，并可視化損失值
from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter
writer = SummaryWriter(log_dir='logs')
for epoch in range(100):
model.train()
for data,label in train_loader:
input = data.type(dtype).to(device)
label = label.type(dtype).to(device)
output = model(input)
loss = loss_func(output, label)
# 反向傳播
optimizer_orig.zero_grad()
loss.backward()
optimizer_orig.step()
print("Outside: input size", input.size() ,"output_size", output.size())
writer.add_scalar('train_loss_paral',loss, epoch)運行的部分結果
In Model: input size torch.Size([64, 13]) output size torch.Size([64, 1]) In Model: input size torch.Size([64, 13]) output size torch.Size([64, 1]) Outside: input size torch.Size([128, 13]) output_size torch.Size([128, 1]) In Model: input size torch.Size([64, 13]) output size torch.Size([64, 1]) In Model: input size torch.Size([64, 13]) output size torch.Size([64, 1]) Outside: input size torch.Size([128, 13]) output_size torch.Size([128, 1])
從運行結果可以看出，一個批次數據（batch-size=128）拆分成兩份，每份大小為64，分別放在不同的GPU上。此時用GPU監控也可發現，兩個GPU都同時在使用。
8. 通過web查看損失值的變化情況
圖 并發運行訓練損失值變化情況
圖形中出現較大振幅，是由于采用批次處理，而且數據沒有做任何預處理，對數據進行規范化應該更平滑一些，大家可以嘗試一下。
單機多GPU也可使用DistributedParallel，它多用于分布式訓練，但也可以用在單機多GPU的訓練，配置比使用nn.DataParallel稍微麻煩一點，但是訓練速度和效果更好一點。具體配置為：
#初始化使用nccl后端 torch.distributed.init_process_group(backend="nccl") #模型并行化 model=torch.nn.parallel.DistributedDataParallel(model)
單機運行時使用下面方法啟動
python -m torch.distributed.launch main.py
使用GPU注意事項
使用GPU可以提升我們訓練的速度，如果使用不當，可能影響使用效率，具體使用時要注意以下幾點：
GPU的數量盡量為偶數，奇數的GPU有可能會出現異常中斷的情況；
GPU很快，但數據量較小時，效果可能沒有單GPU好，甚至還不如CPU；
如果內存不夠大，使用多GPU訓練的時候可通過設置pin_memory為False，當然使用精度稍微低一點的數據類型有時也效果。
以上是Pytorch如何讓GPU加速的所有內容，感謝各位的閱讀！希望分享的內容對大家有幫助，更多相關知識，歡迎關注億速云行業資訊頻道！
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