PyTorch에서 .to(device)를 사용해야 하는 경우
모델 또는 텐서를 GPU로 전송할 때
GPU는 CPU보다 훨씬 빠른 계산 속도를 제공하므로, 모델 학습 또는 추론 속도를 높이려면 모델과 텐서를 GPU로 전송해야 합니다. 다음 코드는 모델을 GPU로 전송하는 방법을 보여줍니다.
import torch
# 모델 생성
model = torch.nn.Linear(10, 1)
# 모델을 GPU로 전송
model.to("cuda")
# 모델을 사용하여 예측 수행
input = torch.randn(10, 1)
output = model(input)
모델 또는 텐서를 더 이상 GPU에서 사용하지 않을 경우, CPU로 전송하여 GPU 메모리를 확보해야 합니다. 다음 코드는 모델을 CPU로 전송하는 방법을 보여줍니다.
# 모델을 CPU로 전송
model.to("cpu")
모델 또는 텐서가 있는 장치와 다른 장치에서 계산을 수행할 때
모델 또는 텐서가 있는 장치와 다른 장치에서 계산을 수행하려면 먼저 해당 모델 또는 텐서를 해당 장치로 전송해야 합니다. 예를 들어, 모델이 GPU에 있고 데이터가 CPU에 있는 경우, 데이터를 GPU로 전송하거나 모델을 CPU로 전송해야 합니다.
모델 또는 텐서를 여러 장치에 분산시킬 때
모델 학습 또는 추론을 여러 GPU에서 병렬로 수행하려면 모델과 텐서를 여러 GPU에 분산시켜야 합니다. PyTorch에는 모델과 텐서를 분산시키는 데 사용할 수 있는 여러 라이브러리가 있습니다.
주의 사항
.to(device)함수는 모델 또는 텐서를 복사합니다. 따라서 모델 또는 텐서를 원래 장치에서 계속 사용하려면 복사본을 만들어야 합니다..to(device)함수는 모델 또는 텐서의 데이터 형식을 변경할 수 있습니다. 따라서 모델 또는 텐서를 사용하기 전에 데이터 형식을 확인해야 합니다.
예제 코드
import torch
# 모델 생성
model = torch.nn.Linear(10, 1)
# 모델을 GPU로 전송
model.to("cuda")
# 모델을 사용하여 예측 수행
input = torch.randn(10, 1)
output = model(input)
# 모델을 CPU로 전송
model.to("cpu")
이 예제에서는 다음과 같은 작업을 수행합니다.
torch.nn.Linear클래스를 사용하여 10개의 입력 특징과 1개의 출력 특징을 가진 선형 모델을 생성합니다.model.to("cuda")함수를 사용하여 모델을 GPU로 전송합니다.torch.randn(10, 1)함수를 사용하여 10개의 행과 1개의 열을 가진 랜덤 텐서를 생성합니다.model(input)함수를 사용하여 모델을 사용하여 랜덤 텐서에 대한 예측을 수행합니다.
이 예제는 .to(device) 함수를 사용하여 모델을 GPU와 CPU 사이에 어떻게 전송할 수 있는지 보여줍니다.
추가 예제
다음은 .to(device) 함수를 사용하는 다른 예시입니다.
# 모델을 GPU로 전송
model.to("cuda")
# 데이터를 CPU로 유지
data = torch.randn(10, 1)
# 모델을 사용하여 예측 수행
output = model(data.to("cuda"))
# 모델을 두 개의 GPU에 분산
model = nn.DataParallel(model)
# 데이터를 두 개의 GPU에 분산
data = data.to("cuda:0")
# 모델을 사용하여 예측 수행
output = model(data)
.to(device) 함수를 대체하는 방법
따라서 다음과 같은 경우 .to(device) 함수 대신 다른 방법을 사용하는 것이 좋습니다.
- 모델 또는 텐서를 한 번만 사용하는 경우
- 모델 또는 텐서의 데이터 형식을 변경하지 않으려는 경우
device 인수를 사용하여 모델 또는 텐서를 생성
# 모델을 GPU로 생성
model = torch.nn.Linear(10, 1, device="cuda")
# 데이터를 GPU로 생성
data = torch.randn(10, 1, device="cuda")
model.to(device) 함수 대신 model.cuda() 또는 model.cpu() 함수 사용
# 모델을 GPU로 전송
model.cuda()
# 모델을 CPU로 전송
model.cpu()
torch.no_grad() 컨텍스트 매니저 사용
with torch.no_grad():
# 모델 또는 텐서를 CPU로 전송
model.cpu()
# 모델을 사용하여 예측 수행
output = model(data)
python pytorch gpu
