Pytorch学习系列之六： 数据并行处理及模型文件批量自动加载（Dataset, DataLoader用法）

说明

将学习如何用 DataParallel 来使用多 GPU。 通过 PyTorch 使用多个 GPU 非常简单。

 device = torch.device("cuda:0")
 model.to(device)

然后，你可以复制所有的张量到 GPU：

mytensor = my_tensor.to(device)

请注意，只是调用 my_tensor.to(device) 返回一个 my_tensor 新的复制在GPU上，而不是重写 my_tensor。你需要分配给他一个新的张量并且在 GPU 上使用这个张量。

首先我们需要一个模型的实例，然后验证我们是否有多个 GPU。如果我们有多个 GPU，我们可以用 nn.DataParallel 来 包裹 我们的模型。然后我们使用 model.to(device) 把模型放到多 GPU 中。

PyTorch 默认只会使用一个 GPU。通过使用 DataParallel 让你的模型并行运行，你可以很容易的在多 GPU 上运行你的操作。
model = nn.DataParallel(model)

完整代码展示

import torch
import torchvision
import torchvision.transforms as transforms

import torch
import torch.nn as nn
from torch.utils.data import Dataset, DataLoader

input_size = 5
output_size = 2

batch_size = 10
data_size = 100

device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
# Assume that we are on a CUDA machine, then this should print a CUDA device:
print(device)

#  继承自Dataset的数据加载模块
class RandomDataset(Dataset):
    def __init__(self, size, length):
        self.len = length
        self.data = torch.randn(length, size)

    def __getitem__(self, index):
        return self.data[index]

    def __len__(self):
        return self.len


#声明一个数据加载类
rand_loader = DataLoader(dataset=RandomDataset(input_size, data_size),batch_size=batch_size, shuffle=True)

#我们的模型只是获得一个输入，执行一个线性操作，然后给一个输出
class Model(nn.Module):
    # Our model
    def __init__(self, input_size, output_size):
        super(Model, self).__init__()
        self.fc = nn.Linear(input_size, output_size)

    def forward(self, input):
        output = self.fc(input)
        print("\tIn Model: input size", input.size(),
              "output size", output.size())
        return output


model = Model(input_size, output_size)
if torch.cuda.device_count() > 1:
  print("Let's use", torch.cuda.device_count(), "GPUs!")
  # dim = 0 [30, xxx] -> [10, ...], [10, ...], [10, ...] on 3 GPUs
  model = nn.DataParallel(model)# 如果有多个GPU，则让模型在多个GPU上运行。

model.to(device)

# 运行模型： 现在我们可以看到输入和输出张量的大小了。
for data in rand_loader:
    input = data.to(device)
    output = model(input)
    print("Outside: input size", input.size(),
          "output_size", output.size())