HPU 上のストレージをチェックする： torch.UntypedStorage.is_hpu メソッド解説

PyTorch Storage の torch.UntypedStorage.is_hpu メソッド解説

メソッドの概要

• メソッド名: torch.UntypedStorage.is_hpu
• 戻り値:
  • True: ストレージが HPU 上に存在する場合
  • False: ストレージが HPU 上に存在しない場合

メソッドの使い例

# ストレージが HPU 上に存在するかどうかをチェック
storage = torch.empty((10, 10), dtype=torch.float, device="hpu")

if storage.is_hpu:
    print("ストレージは HPU 上に存在します")
else:
    print("ストレージは HPU 上に存在しません")

メソッドの詳細

torch.UntypedStorage.is_hpu メソッドは、ストレージが HPU 上に存在するかどうかをチェックするだけなので、他の処理を行うことはできません。

補足

• HPU は、Hewlett Packard Enterprise が開発した AI アクセラレータです。
• PyTorch は、HPU をサポートしており、HPU 上で PyTorch モデルを実行することができます。
• torch.UntypedStorage.is_hpu メソッドは、PyTorch 1.9 以降で使用できます。

torch.UntypedStorage.is_hpu メソッドは、ストレージが HPU 上に存在するかどうかをチェックするために使用されます。このメソッドは、HPU 上で PyTorch モデルを実行する際に役立ちます。

PyTorch Storage torch.UntypedStorage.is_hpu メソッドのサンプルコード

ストレージが HPU 上に存在するかどうかをチェックする

# ストレージが HPU 上に存在するかどうかをチェック
storage = torch.empty((10, 10), dtype=torch.float, device="hpu")

if storage.is_hpu:
    print("ストレージは HPU 上に存在します")
else:
    print("ストレージは HPU 上に存在しません")

HPU 上のストレージを使用してテンサーを作成する

# HPU 上のストレージを使用してテンサーを作成
storage = torch.empty((10, 10), dtype=torch.float, device="hpu")
tensor = torch.Tensor(storage)

# テンサーの演算を行う
...

# テンサーを HPU から CPU に転送する
tensor = tensor.to("cpu")

HPU 上のストレージを使用してモデルをロードする

# HPU 上のストレージを使用してモデルをロード
model = torch.load("model.pt", map_location="hpu")

# モデルの推論を行う
...

# モデルを HPU から CPU に転送する
model = model.to("cpu")

HPU 上のストレージを使用してデータを保存する

# HPU 上のストレージを使用してデータを保存
data = torch.randn((10, 10), dtype=torch.float, device="hpu")

# データを HPU から CPU に転送する
data = data.to("cpu")

# データをファイルに保存
torch.save(data, "data.pt")

HPU 上のストレージを使用してモデルをトレーニングする

# HPU 上のストレージを使用してモデルをトレーニング
model = torch.nn.Linear(10, 10)
model.to("hpu")

# データを HPU に転送する
...

# モデルをトレーニングする
...

# モデルを HPU から CPU に転送する
model = model.to("cpu")

torch.UntypedStorage.is_hpu メソッド以外の方法

torch.cuda.is_available() メソッドを使用する

# CUDA が使用可能かどうかをチェック
if torch.cuda.is_available():
    # CUDA が使用可能な場合、HPU も使用可能
    if torch.cuda.get_device_name(0) == "hpu":
        print("ストレージは HPU 上に存在します")
    else:
        print("ストレージは HPU 上に存在しません")
else:
    print("CUDA は使用できません")

torch.device() メソッドを使用する

# ストレージのデバイスを取得
device = storage.device()

# デバイスが HPU かどうかをチェック
if device.type == "hpu":
    print("ストレージは HPU 上に存在します")
else:
    print("ストレージは HPU 上に存在しません")

isinstance() 関数を使用する

# ストレージが HPU ストレージかどうかをチェック
if isinstance(storage, torch.hpu.Storage):
    print("ストレージは HPU 上に存在します")
else:
    print("ストレージは HPU 上に存在しません")

これらの方法は、torch.UntypedStorage.is_hpu メソッドよりも汎用性が高いですが、パフォーマンスは劣る可能性があります。

torch.UntypedStorage.is_hpu メソッド以外にも、ストレージが HPU 上に存在するかどうかをチェックする方法はいくつかあります。どの方法を使用するかは、状況によって異なります。