pytorch - 在“with 语句”中使用设备

Question

有没有办法pytorch在特定（GPU）设备的上下文中运行（无需为每个新张量指定设备，例如.to选项）？类似于tensorflow with tf.device('/device:GPU:0'):..似乎默认设备是cpu（除非我做错了）：with torch.cuda.device('0'):   a = torch.zeros(1)   print(a.device)>>> cpu

Answer 1

不幸的是，在当前的实现中，该with-device语句不能以这种方式工作，它只能用于在 cuda 设备之间切换。

您仍然必须使用该device参数来指定使用哪个设备（或.cuda()将张量移动到指定的 GPU），在以下情况下使用如下术语：

# allocates a tensor on GPU 1

a = torch.tensor([1., 2.], device=cuda)

所以要访问cuda:1：

cuda = torch.device('cuda')

with torch.cuda.device(1):

    # allocates a tensor on GPU 1

    a = torch.tensor([1., 2.], device=cuda)

并访问cuda:2：

cuda = torch.device('cuda')

with torch.cuda.device(2):

    # allocates a tensor on GPU 2

    a = torch.tensor([1., 2.], device=cuda)

但是没有device参数的张量仍然是 CPU 张量：

cuda = torch.device('cuda')

with torch.cuda.device(1):

    # allocates a tensor on CPU

    a = torch.tensor([1., 2.])

把它们加起来：

不 - 不幸的是，在当前的with-device 语句实现中，无法以您在问题中描述的方式使用。

以下是文档中的更多示例：

cuda = torch.device('cuda')     # Default CUDA device

cuda0 = torch.device('cuda:0')

cuda2 = torch.device('cuda:2')  # GPU 2 (these are 0-indexed)

x = torch.tensor([1., 2.], device=cuda0)

# x.device is device(type='cuda', index=0)

y = torch.tensor([1., 2.]).cuda()

# y.device is device(type='cuda', index=0)

with torch.cuda.device(1):

    # allocates a tensor on GPU 1

    a = torch.tensor([1., 2.], device=cuda)

    # transfers a tensor from CPU to GPU 1

    b = torch.tensor([1., 2.]).cuda()

    # a.device and b.device are device(type='cuda', index=1)

    # You can also use ``Tensor.to`` to transfer a tensor:

    b2 = torch.tensor([1., 2.]).to(device=cuda)

    # b.device and b2.device are device(type='cuda', index=1)

    c = a + b

    # c.device is device(type='cuda', index=1)

    z = x + y

    # z.device is device(type='cuda', index=0)

    # even within a context, you can specify the device

    # (or give a GPU index to the .cuda call)

    d = torch.randn(2, device=cuda2)

    e = torch.randn(2).to(cuda2)

    f = torch.randn(2).cuda(cuda2)

    # d.device, e.device, and f.device are all device(type='cuda', index=2)