PyTorch使用GPU训练的两种方法实例 |
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PyTorch使用GPU训练的两种方法实例
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Pytorch 使用GPU训练
方法一 .cuda()
方法二 .to(device)
附：一些和GPU有关的基本操作汇总
总结
Pytorch 使用GPU训练
使用 GPU 训练只需要在原来的代码中修改几处就可以了。 我们有两种方式实现代码在 GPU 上进行训练 方法一 .cuda()我们可以通过对网络模型，数据，损失函数这三种变量调用 .cuda() 来在GPU上进行训练
但是如果电脑没有 GPU 就会报错，更好的写法是先判断 cuda 是否可用： # 将网络模型在gpu上训练 model = Model() if torch.cuda.is_available(): model = model.cuda() # 损失函数在gpu上训练 loss_fn = nn.CrossEntropyLoss() if torch.cuda.is_available(): loss_fn = loss_fn.cuda() # 数据在gpu上训练 for data in dataloader: imgs, targets = data if torch.cuda.is_available(): imgs = imgs.cuda() targets = targets.cuda()代码案例： # 以 CIFAR10 数据集为例，展示一下完整的模型训练套路，完成对数据集的分类问题 import torch import torchvision from torch import nn from torch.utils.data import DataLoader from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter import time # 准备数据集 train_data = torchvision.datasets.CIFAR10(root="dataset", train=True, transform=torchvision.transforms.ToTensor(), download=True) test_data = torchvision.datasets.CIFAR10(root="dataset", train=False, transform=torchvision.transforms.ToTensor(), download=True) # 获得数据集的长度 len(), 即length train_data_size = len(train_data) test_data_size = len(test_data) # 格式化字符串, format() 中的数据会替换 {} print("训练数据集及的长度为: {}".format(train_data_size)) print("测试数据集及的长度为: {}".format(test_data_size)) # 利用DataLoader 来加载数据 train_dataloader = DataLoader(train_data, batch_size=64) test_dataloader = DataLoader(test_data, batch_size=64) # 创建网络模型 class Model(nn.Module): def __init__(self) -> None: super().__init__() self.model = nn.Sequential( nn.Conv2d(3, 32, 5, 1, 2), nn.MaxPool2d(2), nn.Conv2d(32, 32, 5, 1, 2), nn.MaxPool2d(2), nn.Conv2d(32, 64, 5, 1, 2), nn.MaxPool2d(2), nn.Flatten(), nn.Linear(64*4*4, 64), nn.Linear(64, 10) ) def forward(self, input): input = self.model(input) return input model = Model() if torch.cuda.is_available(): model = model.cuda() # 在 GPU 上进行训练 # 创建损失函数 loss_fn = nn.CrossEntropyLoss() if torch.cuda.is_available(): loss_fn = loss_fn.cuda() # 在 GPU 上进行训练 # 优化器 learning_rate = 1e-2 # 1e-2 = 1 * (10)^(-2) = 1 / 100 = 0.01 optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr = learning_rate) # 设置训练网络的一些参数 total_train_step = 0 # 记录训练的次数 total_test_step = 0 # 记录测试的次数 epoch = 10 # 训练的轮数 # 添加tensorboard writer = SummaryWriter("logs_train") start_time = time.time() # 开始训练的时间 for i in range(epoch): print("------第 {} 轮训练开始------".format(i+1)) # 训练步骤开始 for data in train_dataloader: imgs, targets = data if torch.cuda.is_available(): imgs = imgs.cuda() targets = targets.cuda() # 在gpu上训练 outputs = model(imgs) # 将训练的数据放入 loss = loss_fn(outputs, targets) # 得到损失值 optimizer.zero_grad() # 优化过程中首先要使用优化器进行梯度清零 loss.backward() # 调用得到的损失，利用反向传播，得到每一个参数节点的梯度 optimizer.step() # 对参数进行优化 total_train_step += 1 # 上面就是进行了一次训练，训练次数 +1 # 只有训练步骤是100 倍数的时候才打印数据，可以减少一些没有用的数据，方便我们找到其他数据 if total_train_step % 100 == 0: end_time = time.time() # 训练结束时间 print("训练时间: {}".format(end_time - start_time)) print("训练次数: {}, Loss: {}".format(total_train_step, loss)) writer.add_scalar("train_loss", loss.item(), total_train_step) # 如何知道模型有没有训练好，即有咩有达到自己想要的需求 # 我们可以在每次训练完一轮后，进行一次测试，在测试数据集上跑一遍，以测试数据集上的损失或正确率评估我们的模型有没有训练好 # 顾名思义，下面的代码没有梯度，即我们不会利用进行调优 total_test_loss = 0 total_accuracy = 0 # 准确率 with torch.no_grad(): for data in test_dataloader: # 测试数据集中取数据 imgs, targets = data if torch.cuda.is_available(): imgs = imgs.cuda() # 在 GPU 上进行训练 targets = targets.cuda() outputs = model(imgs) loss = loss_fn(outputs, targets) # 这里的 loss 只是一部分数据(data) 在网络模型上的损失 total_test_loss = total_test_loss + loss # 整个测试集的loss accuracy = (outputs.argmax(1) == targets).sum() # 分类正确个数 total_accuracy += accuracy # 相加 print("整体测试集上的loss: {}".format(total_test_loss)) print("整体测试集上的正确率: {}".format(total_accuracy / test_data_size)) writer.add_scalar("test_loss", total_test_loss) writer.add_scalar("test_accuracy", total_accuracy / test_data_size, total_test_step) total_test_loss += 1 # 测试完了之后要 +1 torch.save(model, "model_{}.pth".format(i)) print("模型已保存") writer.close() 方法二 .to(device)指定 训练的设备 device = torch.device("cpu") # 使用cpu训练 device = torch.device("cuda") # 使用gpu训练 device = torch.device("cuda:0") # 当电脑中有多张显卡时，使用第一张显卡 device = torch.device("cuda:1") # 当电脑中有多张显卡时，使用第二张显卡 device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")使用 GPU 训练 model = model.to(device) loss_fn = loss_fn.to(device) for data in train_dataloader: imgs, targets = data imgs = imgs.to(device) targets = targets.to(device)代码示例： # 以 CIFAR10 数据集为例，展示一下完整的模型训练套路，完成对数据集的分类问题 import torch import torchvision from torch import nn from torch.utils.data import DataLoader from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter import time # 定义训练的设备 device = torch.device("cuda") # 准备数据集 train_data = torchvision.datasets.CIFAR10(root="dataset", train=True, transform=torchvision.transforms.ToTensor(), download=True) test_data = torchvision.datasets.CIFAR10(root="dataset", train=False, transform=torchvision.transforms.ToTensor(), download=True) # 获得数据集的长度 len(), 即length train_data_size = len(train_data) test_data_size = len(test_data) # 格式化字符串, format() 中的数据会替换 {} print("训练数据集及的长度为: {}".format(train_data_size)) print("测试数据集及的长度为: {}".format(test_data_size)) # 利用DataLoader 来加载数据 train_dataloader = DataLoader(train_data, batch_size=64) test_dataloader = DataLoader(test_data, batch_size=64) # 创建网络模型 class Model(nn.Module): def __init__(self) -> None: super().__init__() self.model = nn.Sequential( nn.Conv2d(3, 32, 5, 1, 2), nn.MaxPool2d(2), nn.Conv2d(32, 32, 5, 1, 2), nn.MaxPool2d(2), nn.Conv2d(32, 64, 5, 1, 2), nn.MaxPool2d(2), nn.Flatten(), nn.Linear(64*4*4, 64), nn.Linear(64, 10) ) def forward(self, input): input = self.model(input) return input model = Model() model = model.to(device) # 在 GPU 上进行训练 # 创建损失函数 loss_fn = nn.CrossEntropyLoss() loss_fn = loss_fn.to(device) # 在 GPU 上进行训练 # 优化器 learning_rate = 1e-2 # 1e-2 = 1 * (10)^(-2) = 1 / 100 = 0.01 optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr = learning_rate) # 设置训练网络的一些参数 total_train_step = 0 # 记录训练的次数 total_test_step = 0 # 记录测试的次数 epoch = 10 # 训练的轮数 # 添加tensorboard writer = SummaryWriter("logs_train") start_time = time.time() # 开始训练的时间 for i in range(epoch): print("------第 {} 轮训练开始------".format(i+1)) # 训练步骤开始 for data in train_dataloader: imgs, targets = data imgs = imgs.to(device) targets = targets.to(device) outputs = model(imgs) # 将训练的数据放入 loss = loss_fn(outputs, targets) # 得到损失值 optimizer.zero_grad() # 优化过程中首先要使用优化器进行梯度清零 loss.backward() # 调用得到的损失，利用反向传播，得到每一个参数节点的梯度 optimizer.step() # 对参数进行优化 total_train_step += 1 # 上面就是进行了一次训练，训练次数 +1 # 只有训练步骤是100 倍数的时候才打印数据，可以减少一些没有用的数据，方便我们找到其他数据 if total_train_step % 100 == 0: end_time = time.time() # 训练结束时间 print("训练时间: {}".format(end_time - start_time)) print("训练次数: {}, Loss: {}".format(total_train_step, loss)) writer.add_scalar("train_loss", loss.item(), total_train_step) # 如何知道模型有没有训练好，即有咩有达到自己想要的需求 # 我们可以在每次训练完一轮后，进行一次测试，在测试数据集上跑一遍，以测试数据集上的损失或正确率评估我们的模型有没有训练好 # 顾名思义，下面的代码没有梯度，即我们不会利用进行调优 total_test_loss = 0 total_accuracy = 0 # 准确率 with torch.no_grad(): for data in test_dataloader: # 测试数据集中取数据 imgs, targets = data imgs = imgs.to(device) targets = targets.to(device) outputs = model(imgs) loss = loss_fn(outputs, targets) # 这里的 loss 只是一部分数据(data) 在网络模型上的损失 total_test_loss = total_test_loss + loss # 整个测试集的loss accuracy = (outputs.argmax(1) == targets).sum() # 分类正确个数 total_accuracy += accuracy # 相加 print("整体测试集上的loss: {}".format(total_test_loss)) print("整体测试集上的正确率: {}".format(total_accuracy / test_data_size)) writer.add_scalar("test_loss", total_test_loss) writer.add_scalar("test_accuracy", total_accuracy / test_data_size, total_test_step) total_test_loss += 1 # 测试完了之后要 +1 torch.save(model, "model_{}.pth".format(i)) print("模型已保存") writer.close()
【注】对于网络模型和损失函数，直接调用 .cuda() 或者 .to() 即可。但是数据和标注需要返回变量 为了方便记忆，最好都返回变量 使用Google colab进行训练 附：一些和GPU有关的基本操作汇总 # 1，查看gpu信息 if_cuda = torch.cuda.is_available() print("if_cuda=",if_cuda) # GPU 的数量 gpu_count = torch.cuda.device_count() print("gpu_count=",gpu_count) # 2，将张量在gpu和cpu间移动 tensor = torch.rand((100,100)) tensor_gpu = tensor.to("cuda:0") # 或者 tensor_gpu = tensor.cuda() print(tensor_gpu.device) print(tensor_gpu.is_cuda) tensor_cpu = tensor_gpu.to("cpu") # 或者 tensor_cpu = tensor_gpu.cpu() print(tensor_cpu.device) # 3，将模型中的全部张量移动到gpu上 net = nn.Linear(2,1) print(next(net.parameters()).is_cuda) net.to("cuda:0") # 将模型中的全部参数张量依次到GPU上，注意，无需重新赋值为 net = net.to("cuda:0") print(next(net.parameters()).is_cuda) print(next(net.parameters()).device) # 4，创建支持多个gpu数据并行的模型 linear = nn.Linear(2,1) print(next(linear.parameters()).device) model = nn.DataParallel(linear) print(model.device_ids) print(next(model.module.parameters()).device) #注意保存参数时要指定保存model.module的参数 torch.save(model.module.state_dict(), "./data/model_parameter.pkl") linear = nn.Linear(2,1) linear.load_state_dict(torch.load("./data/model_parameter.pkl")) # 5，清空cuda缓存 # 该方在cuda超内存时十分有用 torch.cuda.empty_cache() 总结到此这篇关于PyTorch使用GPU训练的两种方法的文章就介绍到这了,更多相关PyTorch使用GPU训练内容请搜索以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持！ |
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