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用GPU训练神经网络模型
方法 1
我 A 卡，-.-
采用方法 1 实现GPU训练网络模型只需要将原来的 CPU 版本的代码进行小量修改即可，具体修改的位置包括下面3个地方：网络模型、数据（输入、标注）、损失函数。只需找到上述 3 个位置的代码加上.cuda() 操作即可实现将 CPU 版本的代码修改为 GPU 版本的代码，现以上一篇博文中完整的模型训练代码为例。
# coding ：UTF-8
# Time : 2022/2/18 15:56
# Author : Jiaolong
# File : train_gpu_1.py
# Software: PyCharm
import torch
import torchvision
from torch import nn
from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter
from torch.utils.data import DataLoader
# 准备数据集
train_data = torchvision.datasets.CIFAR10(root='D:\Code\Project\learn_pytorch\pytorch_p17-21\data', train=True,
transform=torchvision.transforms.ToTensor(), download=True)
test_data = torchvision.datasets.CIFAR10(root='D:\Code\Project\learn_pytorch\pytorch_p17-21\data', train=False,
transform=torchvision.transforms.ToTensor(), download=True)
# length 长度，图片的数量
train_data_size = len(train_data)
test_data_size = len(test_data)
# 字符串格式化，会将 format 中的变量替换{}部分
print("训练数据集的长度为：{}".format(train_data_size)) # ctrl+d 复制
print("测试数据集的长度为：{}".format(test_data_size))
# 利用 DataLoader 来加载数据集
train_dataloader = DataLoader(train_data, batch_size=64)
test_dataloader = DataLoader(test_data, batch_size=64)
# 搭建神经网络
class Jiaolong(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, x):
x = self.model(x)
return x
jiaolong = Jiaolong()
# ****************************** 网络模型部分 ******************************
if torch.cuda.is_available():
jiaolong = jiaolong.cuda()
# ****************************** 网络模型部分 ******************************
# 损失函数
loss_fn = nn.CrossEntropyLoss()
# ****************************** 损失函数部分 ******************************
if torch.cuda.is_available():
loss_fn = loss_fn.cuda()
# ****************************** 损失函数部分 ******************************
# 优化器
learning_rate = 1e-2 # 0.01
optimizer = torch.optim.SGD(jiaolong.parameters(), lr=learning_rate) # 随机梯度下降，第一个参数为对哪个部分进行优化
# 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')
for i in range(epoch):
print('--------第 {} 轮训练开始--------'.format(i+1))
# 训练步骤开始
jiaolong.train() # 看官网解释，此时可有可无 https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.nn.Module.html#torch.nn.Module
for data in train_dataloader:
imgs, targets = data
# ****************************** 数据集部分 ******************************
if torch.cuda.is_available():
imgs = imgs.cuda()
targets = targets.cuda()
# ****************************** 数据集部分 ******************************
outputs = jiaolong(imgs)
loss = loss_fn(outputs, targets)
# 优化器优化模型
optimizer.zero_grad()
loss.backward()
optimizer.step()
total_train_step = total_train_step + 1
if total_train_step % 100 == 0:
print('训练次数：{}，Loss：{}'.format(total_train_step, loss.item()))
writer.add_scalar('train_loss', loss.item(), total_train_step)
# 测试步骤
jiaolong.eval() # 看官网解释，此时可有可无
total_test_loss = 0
with torch.no_grad(): # 不会调优，在测试集上评估训练的模型
for data in test_dataloader:
imgs, targets = data
# ****************************** 数据集部分 ******************************
if torch.cuda.is_available():
imgs = imgs.cuda()
targets = targets.cuda()
# ****************************** 数据集部分 ******************************
outputs = jiaolong(imgs)
loss = loss_fn(outputs, targets) # 一部分数据集的 loss
total_test_loss = total_test_loss + loss.item()
print('整体测试集上的 Loss：{}'.format(total_test_loss))
writer.add_scalar('test_loss', total_test_loss, total_test_step)
total_test_step = total_test_step + 1
torch.save(jiaolong, 'jiaolong_{}'.format(i))
print('模型已保存')
writer.close()方法2
打开 google colab（科学上网）
方法3
用的 .to 操作来指定模型训练的设备，具体是CPU还是GPU，如果是GPU，还能具体到时哪一块GPU。具体方法总结如下：定义具体的 device，例如：device=torch.device(“cpu”) 或者 device=torch.device(“cuda:0”) 或者 device=torch.device(“cuda:1”)；利用 .to() 操作训练使用的具体设备，例如 .to(device)。
# coding ：UTF-8
# Time : 2022/2/18 16:36
# Author : Jiaolong
# File : train_gpu_2.py
# Software: PyCharm
import torch
import torchvision
from torch import nn
from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter
from torch.utils.data import DataLoader
# *********************************** 定义训练的设备 ***********************************
device = torch.device('cpu') # cuda
# device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')
# *********************************** 定义训练的设备 ***********************************
# 准备数据集
train_data = torchvision.datasets.CIFAR10(root='D:\Code\Project\learn_pytorch\pytorch_p17-21\data', train=True,
transform=torchvision.transforms.ToTensor(), download=True)
test_data = torchvision.datasets.CIFAR10(root='D:\Code\Project\learn_pytorch\pytorch_p17-21\data', train=False,
transform=torchvision.transforms.ToTensor(), download=True)
# length 长度，图片的数量
train_data_size = len(train_data)
test_data_size = len(test_data)
# 字符串格式化，会将 format 中的变量替换{}部分
print("训练数据集的长度为：{}".format(train_data_size)) # ctrl+d 复制
print("测试数据集的长度为：{}".format(test_data_size))
# 利用 DataLoader 来加载数据集
train_dataloader = DataLoader(train_data, batch_size=64)
test_dataloader = DataLoader(test_data, batch_size=64)
# 搭建神经网络
class Jiaolong(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, x):
x = self.model(x)
return x
jiaolong = Jiaolong()
# *********************************** 网络模型部分 ***********************************
jiaolong = jiaolong.to(device) # 可以直接 jiaolong.to(device)
# *********************************** 网络模型部分 ***********************************
# 损失函数
loss_fn = nn.CrossEntropyLoss()
# *********************************** 损失函数部分 ***********************************
loss_fn = loss_fn.to(device)
# *********************************** 损失函数部分 ***********************************
# 优化器
learning_rate = 1e-2 # 0.01
optimizer = torch.optim.SGD(jiaolong.parameters(), lr=learning_rate) # 随机梯度下降，第一个参数为对哪个部分进行优化
# 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')
for i in range(epoch):
print('--------第 {} 轮训练开始--------'.format(i+1))
# 训练步骤开始
jiaolong.train() # 看官网解释，此时可有可无 https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.nn.Module.html#torch.nn.Module
for data in train_dataloader:
imgs, targets = data
# *********************************** 数据集部分 ***********************************
imgs = imgs.to(device)
targets = targets.to(device)
# *********************************** 数据集部分 ***********************************
outputs = jiaolong(imgs)
loss = loss_fn(outputs, targets)
# 优化器优化模型
optimizer.zero_grad()
loss.backward()
optimizer.step()
total_train_step = total_train_step + 1
if total_train_step % 100 == 0:
print('训练次数：{}，Loss：{}'.format(total_train_step, loss.item()))
writer.add_scalar('train_loss', loss.item(), total_train_step)
# 测试步骤
jiaolong.eval() # 看官网解释，此时可有可无
total_test_loss = 0
with torch.no_grad(): # 不会调优，在测试集上评估训练的模型
for data in test_dataloader:
imgs, targets = data
# *********************************** 数据集部分 ***********************************
imgs = imgs.to(device)
targets = targets.to(device)
# *********************************** 数据集部分 ***********************************
outputs = jiaolong(imgs)
loss = loss_fn(outputs, targets) # 一部分数据集的 loss
total_test_loss = total_test_loss + loss.item()
print('整体测试集上的 Loss：{}'.format(total_test_loss))
writer.add_scalar('test_loss', total_test_loss, total_test_step)
total_test_step = total_test_step + 1
torch.save(jiaolong, 'jiaolong_{}'.format(i))
print('模型已保存')
writer.close()