PyTorchでGPUを使用するには、「cuda」を指定してモデルやテンソルをGPUに移動させます。
PyTorchでのディープラーニングモデルのためのGPU使用方法に関する簡単なチュートリアルを紹介します。
1. **GPUの利用可能性を確認する**:
- `torch.cuda.is_available()`を使用して、GPUが利用可能かどうかを確認します。
2. **モデルとデータのGPU転送**:
- モデルやデータをGPUに転送するには、`.to('cuda')`メソッドを使用します。
3. **学習ループ内でのGPU使用**:
- データをGPUで処理するために、入力データやラベルをGPUに転送します。
4. **GPUメモリ使用量の確認**:
- `nvidia-smi`コマンドでGPUメモリの使用状況を確認できます。
5. **結果の可視化**:
- 学習過程を可視化するために、GPUでの処理を考慮した方法でプロットやログを作成します。
Created on August 1|Last edited on August 1
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紹介
このレポートでは、GPUの使用方法と制御方法について説明します。
私たちはWeights and Biasesを使用し、すべてのGPUおよびCPU使用率を自動的に記録します。これにより、多数のモデルをトレーニングする際の計算リソースの使用状況を簡単に監視できます。
GPUの在庫を確認する
GPUにアクセスできるかどうかを確認する最も簡単な方法は、呼び出すことです。torch.cuda.is_available()システムにNvidiaドライバーが正しくインストールされていることを意味します。
>>> import torch>>> torch.cuda.is_available()
GPUを使用する際の注意点
- デフォルトでは、テンソルはCPU上で生成されます。モデルもCPU上で初期化されます。そのため、操作がGPUを使用して行われるように手動で確認する必要があります。
- 幸いなことに、新しいテンソルは親テンソルと同じデバイス上で生成されます。
- 同じ論理がモデルにも適用されます。
- 必要ですか。次に進む手順は何ですか。device何ですか？
- 一般的なPyTorchのプラクティスでは、通常テンソルという名前の変数を初期化します。deviceデバイスを保有する（CPU または GPU）。
トーチCUDAパッケージ
パイトーチにおいて、torch.cudaThe package includes additional support for a CUDA tensor type that implements the same functionality as CPU tensors and uses GPU for computation.
- テンソルをGPU上に配置したい場合は、.cuda()。
- GPU上のテンソルをCPUに移動したい場合、次のように呼び出すことができます。.cpu()これは通常、モデルの出力（テンソル）をCPUに移動するために使用されます。
- 現在選択されているデバイスのインデックスを取得します。
- 使用可能なGPUの数を取得します。
- デバイスの名前を取得する。
例とGPUメトリクスの可視化
モデルをWeights & Biasesで追跡している場合、GPU使用率を含むすべてのシステムメトリクスが自動的にログに記録されます。記録される最も重要なメトリクスの一部は、GPUメモリ割り当て、GPU使用率、CPU使用率などです。記録されたメトリクスの完全なリストを確認できます。ここ。
メディアパネルには、トレーニング中にW&Bによって自動的に記録されたシステムメトリクスの一部が表示されます。
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要約
このこの記事では、ディープラーニングの研究においてKerasを使用してGPUを活用し、Weights and Biasesを使用してリソース消費を監視する方法について説明しました。Lambda Labsによるこの素晴らしい記事をチェックしてください。追跡システムのリソース利用状況Weights & Biasesを使ったトレーニング中に。
Weights & Biasesを試す
Weights & Biasesは、機械学習の実験を記録するのに役立ちます。私たちのツールを使って、ハイパーパラメータと実行結果のメトリクスをログし、結果を視覚化して比較し、同僚と素早く共有してください。
指示:
- 緑色の「実行」ボタンをクリックしてください。（最初に実行をクリックすると、Replitはマシンの割り当てに約30〜45秒かかります）
- 端末ウィンドウの指示に従ってください。右下のペイン
- ターミナルウィンドウのサイズを変更できます。拡大表示
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Sadegh Pouriyan •
You imported torch and checked whether Cuda is available or not. Which version of PyTorch were you installed? GPU version or cpuonly version?
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