pytorchgpu不能介入

Question

pycharm中torch.cuda.is_available()为Ture，但运行代码时gpu不介入，是什么原因

Answer 1

引自免费微信小程序：皆我百晓生

在PyTorch中，如果你已经确认torch.cuda.is_available()返回True，但是GPU在运行代码时不被使用，可能有以下几个原因导致的：

1. 数据类型与设备不匹配：确保你的模型、张量和数据都在正确的设备（CPU或GPU）上。

2. 模型未移动到GPU：确保你的模型是在GPU上创建的，或者正确地转移到了GPU。

3. 显存不足：检查你的GPU是否有足够的空间来处理你的任务。如果内存不足，PyTorch可能会自动将操作移到CPU上。

4. 某些库默认使用CPU：一些库（如NumPy）可能默认在CPU上执行操作。你需要将其设置为在GPU上运行。

5. 多GPU环境下的配置：如果你有多块GPU，可能需要指定模型在哪个GPU上运行。

下面是一些解决这些问题的步骤和示例代码：

首先，确保你的模型在GPU上创建或移动到GPU上：

import torch

# 假设model是你定义的神经网络模型
device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
model = model.to(device)

接下来，确保所有的输入数据也在GPU上：

# 假设x是你的输入数据
x = x.to(device)

如果你使用了NumPy，可以使用以下方法强制它在GPU上工作：

import numpy as np

# 将NumPy数组移动到GPU
np_array_gpu = torch.from_numpy(np_array).to(device)

对于多GPU情况，如果你想让模型在特定的GPU上运行，可以这样做：

device_id = 0  # 根据实际情况选择GPU编号
device = torch.device(f"cuda:{device_id}" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
model = model.to(device)

最后，检查你的GPU是否真的在运行计算，可以使用以下代码：

import torch.cuda.profiler as profiler

with profiler.profile(record_shapes=True, profile_memory=True) as prof:
    with profiler.record_function("my_model"):
        output = model(x)

print(prof.key_averages().table(sort_by="self_cpu_time_total", row_limit=10))

这段代码会显示GPU的活动情况。如果一切正常，你应该能看到模型的运行时间和其他性能指标。

如果以上都尝试过了还是有问题，建议检查你的PyTorch版本、CUDA版本以及驱动程序是否兼容，或者查看GPU的系统监控工具，确认是否存在其他占用GPU资源的应用程序。