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。
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