PyTorch Miscellaneous: torch.cpu.device_count() の代替方法

PyTorch Miscellaneous: torch.cpu.device_count() の詳細解説

機能

torch.cpu.device_count() は、以下の情報を返します。

• 使用可能な CPU デバイスの数
• 各デバイスの属性

例:

import torch

num_cpus = torch.cpu.device_count()

print(f"利用可能な CPU デバイス数: {num_cpus}")

for i in range(num_cpus):
    device = torch.device(f"cpu:{i}")
    print(f"デバイス {i}: {device}")
    print(f"  - タイプ: {device.type}")
    print(f"  - インデックス: {device.index}")

出力例:

利用可能な CPU デバイス数: 8

デバイス 0: cpu:0
  - タイプ: cpu
  - インデックス: 0

デバイス 1: cpu:1
  - タイプ: cpu
  - インデックス: 1

...

デバイス 7: cpu:7
  - タイプ: cpu
  - インデックス: 7

使用例

torch.cpu.device_count() は、以下のような場合に使用できます。

• CPU 上で並列処理を行う必要がある場合
• 使用可能な CPU デバイスの数を把握したい場合
• 特定の CPU デバイスを選択して処理を行いたい場合

例:

• CPU 上でテンソルの乗算を並列処理する

import torch

num_cpus = torch.cpu.device_count()

a = torch.randn(1000, 1000)
b = torch.randn(1000, 1000)

# CPU デバイスごとにテンソルの乗算を並列処理
results = []
for i in range(num_cpus):
    device = torch.device(f"cpu:{i}")
    result = torch.mm(a.to(device), b.to(device))
    results.append(result)

# 結果を結合
final_result = torch.cat(results, dim=0)

• 特定の CPU デバイスを選択してテンソルのコピーを行う

import torch

device = torch.device("cpu:1")

a = torch.randn(1000, 1000)

# テンサーを CPU デバイス 1 にコピー
b = a.to(device)

補足

• torch.cuda.device_count() は、利用可能な GPU デバイスの数を取得するために使用できます。
• torch.device() は、CPU または GPU デバイスを表すオブジェクトを作成するために使用できます。

その他

• PyTorch に関するその他の質問も受け付けています。

PyTorch Miscellaneous: torch.cpu.device_count() のサンプルコード

CPU 上でテンソルの乗算を並列処理する

import torch

num_cpus = torch.cpu.device_count()

a = torch.randn(1000, 1000)
b = torch.randn(1000, 1000)

# CPU デバイスごとにテンソルの乗算を並列処理
results = []
for i in range(num_cpus):
    device = torch.device(f"cpu:{i}")
    result = torch.mm(a.to(device), b.to(device))
    results.append(result)

# 結果を結合
final_result = torch.cat(results, dim=0)

• num_cpus は、利用可能な CPU デバイスの数
• a と b は、1000 x 1000 のランダムなテンソル
• results は、各 CPU デバイスでの計算結果を格納するリスト
• final_result は、すべての計算結果を結合したテンソル

特定の CPU デバイスを選択してテンソルのコピーを行う

import torch

device = torch.device("cpu:1")

a = torch.randn(1000, 1000)

# テンサーを CPU デバイス 1 にコピー
b = a.to(device)

説明:

• device は、CPU デバイス 1 を表すオブジェクト
• b は、CPU デバイス 1 にコピーされたテンソル

CPU デバイスの属性を取得する

import torch

device = torch.device("cpu:0")

print(f"デバイス: {device}")
print(f"  - タイプ: {device.type}")
print(f"  - インデックス: {device.index}")

出力例:

デバイス: cpu:0
  - タイプ: cpu
  - インデックス: 0

説明:

• device.type は、デバイスのタイプ (cpu)
• device.index は、デバイスのインデックス (0)

その他

• 上記以外にも、torch.cpu.device_count() を使用したさまざまなサンプルコードがオンラインで公開されています。
• PyTorch の公式ドキュメントやチュートリアルも参考にすると良いでしょう。

PyTorch Miscellaneous: torch.cpu.device_count() の代替方法

os モジュールを使用する

import os

num_cpus = os.cpu_count()

print(f"利用可能な CPU デバイス数: {num_cpus}")

説明:

• os.cpu_count() は、利用可能な CPU コアの数

psutil モジュールを使用する

import psutil

num_cpus = psutil.cpu_count()

print(f"利用可能な CPU デバイス数: {num_cpus}")

multiprocessing モジュールを使用する

import multiprocessing

num_cpus = multiprocessing.cpu_count()

print(f"利用可能な CPU デバイス数: {num_cpus}")

説明:

• multiprocessing.cpu_count() は、利用可能な CPU コアの数

nvidia-smi コマンドを使用する (GPU の場合)

nvidia-smi --query-gpu=count --format=csv,noheader

# 出力例:
# 1

説明:

• nvidia-smi コマンドは、GPU に関する情報を表示
• --query-gpu=count オプションは、利用可能な GPU の数

lshw コマンドを使用する (Linux の場合)

lshw -class cpu

# 出力例:
# ...
#   logical_cpus: 8
# ...

説明:

• lshw コマンドは、ハードウェアに関する情報を表示
• -class cpu オプションは、CPU に関する情報のみ表示
• logical_cpus フィールドは、利用可能な CPU コアの数

/proc/cpuinfo ファイルを使用する (Linux の場合)

cat /proc/cpuinfo | grep "cpu cores" | wc -l

# 出力例:
# 8

説明:

• /proc/cpuinfo ファイルは、CPU に関する情報を表示
• grep "cpu cores" コマンドは、CPU コアの数に関する行のみ表示
• wc -l コマンドは、行数を表示

注意事項:

• 上記の方法で取得される数は、論理 CPU コアの数です。
• 物理 CPU コアの数を知る場合は、os.cpu_count() または psutil.cpu_count() の代わりに psutil.cpu_count(logical=False) を使用してください。