PyTorch Miscellaneous: torch.device とは？

PyTorch Miscellaneous: torch.device の詳細解説

torch.device の役割:

• テンソルやモジュールの計算場所を指定します。
• 異なるデバイス間のデータ転送を管理します。
• デバイス固有の機能へのアクセスを提供します。

torch.device は、以下の方法で作成できます。

• 文字列を渡す:
  • "cpu": CPU を指定します。
  • "cuda": GPU を指定します。
  • "cuda:0": 最初の GPU を指定します。
• torch.cuda.is_available() を使用して、利用可能なデバイスを確認できます。

torch.device の例:

# CPU 上にテンソルを作成
tensor = torch.randn(10)

# テンソルを GPU に転送
tensor = tensor.to("cuda")

# GPU 上でモジュールを作成
module = torch.nn.Linear(10, 10).to("cuda")

# デバイス固有の機能を使用
if torch.cuda.is_available():
    torch.cuda.synchronize()

その他の注意事項:

• デバイス間のデータ転送には時間がかかる場合があります。
• 異なるデバイス間でモデルを共有するには、torch.jit.trace や torch.jit.script を使用してモデルをトレースする必要があります。
• デバイス固有の機能を使用する場合は、ドキュメントをよく読んでください。

補足:

• 上記は、torch.device の基本的な使い方のみを説明しています。
• より詳細な情報は、PyTorch ドキュメントを参照してください。

質問:

torch.device に関する質問は、PyTorch フォーラム: https://discuss.pytorch.org/ で質問できます。

免責事項:

著作権:

この情報は、PyTorch 著作権表示: [無効な URL を削除しました] に従います。

torch.device を使ったサンプルコード

# CPU 上にテンソルを作成
tensor = torch.randn(10)

# テンソルを GPU に転送
tensor = tensor.to("cuda")

# テンソルを CPU に転送
tensor = tensor.to("cpu")

GPU 上でモジュールを作成:

# GPU 上でモジュールを作成
module = torch.nn.Linear(10, 10).to("cuda")

# モジュールの出力
output = module(tensor)

デバイス固有の機能を使用:

# GPU 上でテンソルの平均値を計算
mean = torch.mean(tensor)

# GPU を同期
if torch.cuda.is_available():
    torch.cuda.synchronize()

異なるデバイス間でモデルを共有:

# CPU 上でモデルを定義
model = torch.nn.Linear(10, 10)

# モデルをトレース
traced_model = torch.jit.trace(model)

# モデルを GPU に転送
traced_model = traced_model.to("cuda")

# GPU 上でモデルを実行
output = traced_model(tensor)

補足:

• 上記は、torch.device を使ったサンプルコードのほんの一例です。
• より多くのサンプルコードは、PyTorch ドキュメントやチュートリアルを参照してください。

質問:

torch.device に関する質問は、PyTorch フォーラム: https://discuss.pytorch.org/ で質問できます。

免責事項:

著作権:

この情報は、PyTorch 著作権表示: https://github.com/pytorch/pytorch/blob/master/LICENSE に従います。

その他:

• 上記のコードは、動作確認をせずに提供しています。
• コードを使用する前に、必ず動作確認を行ってください。

torch.device を使用しないその他の方法

# CPU 上にテンソルを作成
tensor = torch.randn(10)

# テンソルを GPU に転送
tensor = tensor.cuda()

# GPU 上でモジュールを作成
module = torch.nn.Linear(10, 10).cuda()

# モジュールの出力
output = module(tensor)

環境変数を使用:

# 環境変数 CUDA_VISIBLE_DEVICES を設定
os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0"

# CPU 上にテンソルを作成
tensor = torch.randn(10)

# テンソルは自動的に GPU に転送されます
output = module(tensor)

torch.cuda.set_device を使用:

# GPU デバイス 0 を選択
torch.cuda.set_device(0)

# CPU 上にテンソルを作成
tensor = torch.randn(10)

# テンソルは自動的に GPU に転送されます
output = module(tensor)

デバイス Agnostic モジュールを使用:

# デバイス Agnostic モジュールを使用
module = torch.nn.DataParallel(module)

# CPU 上にテンソルを作成
tensor = torch.randn(10)

# モジュールの出力
output = module(tensor)

補足:

• 上記は、torch.device を使用しないその他の方法のほんの一例です。

質問:

torch.device に関する質問は、PyTorch フォーラム: https://discuss.pytorch.org/ で質問できます。

免責事項:

著作権:

この情報は、PyTorch 著作権表示: https://github.com/pytorch/pytorch/blob/master/LICENSE に従います。