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。
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