Pytorch 高效使用GPU的操作-猿码集

1. Pytorch GPU加速背景介绍

Pytorch是由Facebook开源的深度学习库，因为其灵活性和易用性，已经成为了深度学习领域使用最广泛的框架之一。基于Pytorch开发模型，需要依赖GPU资源进行计算。相比于CPU，GPU可以并行的计算，因此可以提高训练的速度。

在使用GPU加速Pytorch过程中，需要注意的是，Pytorch默认使用CPU进行计算。需要手动将张量数据和模型拷贝到GPU上进行计算。否则，在GPU上训练的模型可能比在CPU上训练的模型还要慢。

2. Pytorch使用GPU的方式

2.1 检查是否拥有GPU资源

在使用GPU进行计算之前，需要先检查Python环境是否支持GPU计算，以及当前计算机是否拥有可用的GPU资源。

torch.cuda.is_available()函数可以判断当前计算机是否拥有可用的GPU资源：


import torch
if torch.cuda.is_available():
    print("GPU is available.")
else:
    print("GPU is not available.")

2.2 张量数据的GPU加速

在Pytorch中，通过将张量数据放在GPU上进行计算，可以大大提高模型训练的速度。可以使用.cuda()方法将张量数据传输到GPU：


import torch
a = torch.randn(2, 3)
device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
a = a.to(device)

其中，torch.randn(2, 3)创建一个形状为(2, 3)的张量；然后通过判断当前计算机有没有可用的GPU资源，选择将模型传输到GPU或者CPU上进行计算。

2.3 模型的GPU加速

在Pytorch中，模型的计算同样需要将模型放在GPU上进行计算，才能发挥GPU的并行计算的优势。可以使用.to(device)方法将模型传输到GPU上进行计算：


import torch
import torch.nn as nn
class Model(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Model, self).__init__()
        self.layer = nn.Linear(3, 1)
    def forward(self, x):
        return self.layer(x)
model = Model()
device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
model = model.to(device)

其中，用到了Pytorch的nn.Module来定义模型，用到了nn.Linear来定义一个线性层。在模型实例化后，通过判断当前计算机有没有可用的GPU资源，选择将模型传输到GPU或者CPU上进行计算。

2.4 将一批数据放入GPU

在训练时，我们通常会将一个batch的数据一并放到GPU中进行计算。在Pytorch中，可以使用.to(device)将一批数据放入GPU：


import torch
a = torch.randn(2, 3)
b = torch.randn(2, 1)
device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
a, b = a.to(device), b.to(device)

其中，a和b都是2行3列或者2行1列的数据，通过.to(device)方法将它们同时放到GPU中进行计算。

3. Pytorch GPU加速训练技巧

3.1 梯度的累加

在训练时，我们通常需要计算loss，然后对模型的梯度进行反向传播，并更新模型的权重。在实际训练时，一个batch的数据可能放不满GPU，因此需要将一个batch内的多个梯度计算结果相加，再使用优化器进行更新。

可以使用grad累加的方式实现这一操作。将模型中所有参数的梯度清零后，计算当前batch的梯度，并将梯度累加到之前的梯度中。


import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
class Model(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Model, self).__init__()
        self.layer = nn.Linear(3, 1)
    def forward(self, x):
        return self.layer(x)
model = Model().cuda()
criterion = nn.MSELoss()
optimizer = optim.Adam(model.parameters())
batch_size = 2
for i in range(10):
    running_loss = 0.0
    for j in range(5):
        optimizer.zero_grad()
        x = torch.randn(batch_size, 3).cuda()
        y = torch.randn(batch_size, 1).cuda()
        output = model(x)
        loss = criterion(output, y)
        loss.backward()
        optimizer.step()
        running_loss += loss.item()
    print(f"Epoch {i}: {running_loss / 5}")

在这段代码中，通过计算5个batch的平均loss，输出训练进度。可以看到，在训练过程中，loss的下降速度随着训练的进行而逐渐变慢。

3.2 半精度浮点数的使用

在Pytorch中，可以使用半精度浮点数进行计算，从而减少显存的占用空间，提高GPU计算的速度。可以通过将模型参数和梯度数据类型转换为半精度进行实现。


import torch
import torch.nn as nn
from torch.cuda.amp import autocast
class Model(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Model, self).__init__()
        self.layer = nn.Linear(3, 1)
    def forward(self, x):
        return self.layer(x)
model = Model().cuda()
criterion = nn.MSELoss()
optimizer = optim.Adam(model.parameters())
amp_scaler = torch.cuda.amp.GradScaler()
batch_size = 2
for i in range(10):
    running_loss = 0.0
    for j in range(5):
        optimizer.zero_grad()
        x = torch.randn(batch_size, 3).cuda()
        y = torch.randn(batch_size, 1).cuda()
        with autocast():
            output = model(x)
            loss = criterion(output, y)
        amp_scaler.scale(loss).backward()
        amp_scaler.step(optimizer)
        amp_scaler.update()
        running_loss += loss.item()
    print(f"Epoch {i}: {running_loss / 5}")

在这段代码中，通过使用torch.cuda.amp.GradScaler将loss和梯度都变成半精度来进行计算。

可以看到，在这种情况下，GPU的占用率会更加高效，训练模型的速度也会更快。

3.3 数据预处理的优化

在深度学习中，数据预处理通常是训练速度最慢的部分之一。可以通过对数据进行适当的预处理和数据增强，从而提高GPU计算的速度。

数据预处理通常包括将数据归一化、缩放、裁剪等处理操作。

以图像分类模型为例，可以使用torchvision库中的transforms对训练数据进行预处理和数据增强：


from torchvision import transforms
transform_train = transforms.Compose([
    transforms.RandomResizedCrop(224),
    transforms.RandomHorizontalFlip(),
    transforms.ColorJitter(brightness=0.4, contrast=0.4, saturation=0.4, hue=0.4),
    transforms.RandomRotation(30),
    transforms.ToTensor(),
    transforms.Normalize(mean=[0.5, 0.5, 0.5], std=[0.5, 0.5, 0.5])
])

在这段代码中，使用transforms.RandomResizedCrop对图像进行随机裁剪，并使用transforms.RandomHorizontalFlip进行随机水平翻转，以增强数据的多样性。同时，使用transforms.ColorJitter进行颜色增强，使用transforms.RandomRotation进行旋转操作。最后，使用transforms.ToTensor将数据转换成张量，并使用transforms.Normalize对图像进行归一化。

3.4 批次大小的优化

批次大小通常会影响GPU的计算速度。传输一个小的batch会浪费GPU资源，传输一个很大的batch会占用过多的GPU显存。

通常，较大的batch可以更好的利用GPU计算的并行性，因此可以加快训练速度。但是，较大的batch也会使每个batch的learning rate相对较大，导致模型的收敛速度变慢。

需要根据具体模型和GPU显存的大小来确定合适的batch size。

4. 总结

本文介绍了在Pytorch中如何高效使用GPU进行模型训练的相关知识。通过使用GPU加速Pytorch训练过程中的张量数据、模型的调用和数据预处理，可以大幅度提高训练速度。同时，通过半精度浮点数的使用、梯度的累加和数据批次大小的优化，也可以进一步提升GPU的计算效率。选择合适的GPU资源和合适的Pytorch训练技巧，可以帮助深度学习工程师更好的开发满足实际需求的深度学习模型。

Pytorch 高效使用GPU的操作