Как проверить, использует ли Pytorch графический процессор?

Я хотел бы знать, pytorchиспользует ли мой графический процессор. Можно определить, nvidia-smiесть ли какие-либо действия с графическим процессором во время процесса, но я хочу что-то записать в pythonсценарии.

Есть ли способ сделать это?

Это будет работать:

In [1]: import torch

In [2]: torch.cuda.current_device()
Out[2]: 0

In [3]: torch.cuda.device(0)
Out[3]: <torch.cuda.device at 0x7efce0b03be0>

In [4]: torch.cuda.device_count()
Out[4]: 1

In [5]: torch.cuda.get_device_name(0)
Out[5]: 'GeForce GTX 950M'

In [6]: torch.cuda.is_available()
Out[6]: True

Это говорит мне о том, что GPU GeForce GTX 950Mиспользуется PyTorch.

Поскольку это не было предложено здесь, я добавляю метод, использующий torch.device, поскольку это очень удобно, также при инициализации тензоров на правильных device.

# setting device on GPU if available, else CPU
device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')
print('Using device:', device)
print()

#Additional Info when using cuda
if device.type == 'cuda':
    print(torch.cuda.get_device_name(0))
    print('Memory Usage:')
    print('Allocated:', round(torch.cuda.memory_allocated(0)/1024**3,1), 'GB')
    print('Cached:   ', round(torch.cuda.memory_cached(0)/1024**3,1), 'GB')

Вывод:

Using device: cuda

Tesla K80
Memory Usage:
Allocated: 0.3 GB
Cached:    0.6 GB

Как уже упоминалось выше, с помощью deviceэтого можно :

• Чтобы переместить тензоры в соответствующие device:

  torch.rand(10).to(device)

• Чтобы создать тензор непосредственно на device:

  torch.rand(10, device=device)

Что делает переключение между процессором и графическим процессором удобным без изменения фактического кода.

Редактировать:

Поскольку возникли некоторые вопросы и путаница в отношении кэшированной и выделенной памяти, я добавляю дополнительную информацию об этом:

• torch.cuda.max_memory_cached(device=None)
  
  Возвращает максимальный объем памяти графического процессора, управляемый распределителем кэширования в байтах для данного устройства.
  

• torch.cuda.memory_allocated(device=None)
  
  Возвращает текущее использование памяти графическим процессором в тензорах в байтах для данного устройства.

Вы можете либо напрямую передать, deviceкак указано выше в сообщении, либо оставить « Нет», и он будет использовать current_device().

После того, как вы запустите обучающий цикл, если вы хотите вручную просмотреть его с терминала, использует ли ваша программа ресурсы GPU и в какой степени, то вы можете просто использовать watchкак в:

$ watch -n 2 nvidia-smi

Это будет постоянно обновлять статистику использования каждые 2 секунды, пока вы не нажмете ctrl+c

Если вам нужен больший контроль над большей статистикой GPU, вы можете использовать более сложную версию nvidia-smiwith--query-gpu=... . Ниже приведена простая иллюстрация этого:

$ watch -n 3 nvidia-smi --query-gpu=index,gpu_name,memory.total,memory.used,memory.free,temperature.gpu,pstate,utilization.gpu,utilization.memory --format=csv

который будет выводить статистику что-то вроде:

Примечание . Между именами запросов, разделенных запятыми, не должно быть пробелов --query-gpu=.... В противном случае эти значения будут игнорироваться и статистика не будет возвращена.

Кроме того, вы можете проверить, правильно ли ваша установка PyTorch обнаруживает вашу установку CUDA, выполнив:

In [13]: import  torch

In [14]: torch.cuda.is_available()
Out[14]: True

Trueозначает положение , что PyTorch настроен правильно , и это с помощью GPU , хотя вы должны переместить / место тензоров с необходимыми заявлениями в вашем коде.

Если вы хотите сделать это внутри кода Python, посмотрите в этот модуль:

https://github.com/jonsafari/nvidia-ml-py или в pypi здесь: https://pypi.python.org/pypi/nvidia-ml-py/

На сайте office и на начальной странице get проверьте GPU для PyTorch, как показано ниже:

import torch
torch.cuda.is_available()

Ссылка: PyTorch | Начало работы

С практической точки зрения только одно небольшое отступление:

import torch
dev = torch.device("cuda") if torch.cuda.is_available() else torch.device("cpu")

Это devтеперь знает, если CUDA или CPU.

И есть разница, как вы поступаете с моделью и с тензорами при переходе на cuda. Сначала это немного странно.

import torch
dev = torch.device("cuda") if torch.cuda.is_available() else torch.device("cpu")
t1 = torch.randn(1,2)
t2 = torch.randn(1,2).to(dev)
print(t1)  # tensor([[-0.2678,  1.9252]])
print(t2)  # tensor([[ 0.5117, -3.6247]], device='cuda:0')
t1.to(dev) 
print(t1)  # tensor([[-0.2678,  1.9252]]) 
print(t1.is_cuda) # False
t1=t1.to(dev)
print(t1)  # tensor([[-0.2678,  1.9252]], device='cuda:0') 
print(t1.is_cuda) # True

class M(nn.Module):
def __init__(self):        
    super().__init__()        
    self.l1 = nn.Linear(1,2)

def forward(self, x):                      
    x = self.l1(x)
    return x
model = M()   # not on cuda
model.to(dev) # is on cuda (all parameters)
print(next(model.parameters()).is_cuda) #True

Это все сложно, и если вы поймете это однажды, это поможет вам быстрее справиться с меньшим количеством ошибок.

Чтобы проверить, доступен ли графический процессор:

torch.cuda.is_available()

Если вышеуказанная функция возвращает False,

1. у вас либо нет графического процессора,
2. или драйверы Nvidia не были установлены, поэтому ОС не видит графический процессор,
3. или графический процессор скрыт переменной среды CUDA_VISIBLE_DEVICES. Когда значение CUDA_VISIBLE_DEVICESравно -1, то все ваши устройства скрыты. Вы можете проверить это значение в коде с помощью этой строки:os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES']

Если вышеприведенная функция возвращает True, это не обязательно означает, что вы используете графический процессор. В Pytorch вы можете размещать тензоры для устройств при их создании. По умолчанию тензоры выделяются для cpu. Чтобы проверить, где расположен ваш тензор, выполните:

# assuming that 'a' is a tensor created somewhere else
a.device  # returns the device where the tensor is allocated

Обратите внимание, что вы не можете работать с тензорами, расположенными в разных устройствах. Чтобы узнать, как выделить тензор для GPU, смотрите здесь: https://pytorch.org/docs/stable/notes/cuda.html.

Практически на все ответы здесь ссылки torch.cuda.is_available(). Однако это только одна часть медали. Он сообщает вам, доступен ли графический процессор (фактически CUDA), а не используется ли он на самом деле. В типичной настройке вы бы настроили ваше устройство примерно так:

device = torch.device("cuda") if torch.cuda.is_available() else torch.device("cpu")

но в более крупных средах (например, в научных исследованиях) также обычно дают пользователю больше возможностей, поэтому на основе ввода они могут отключить CUDA, указать идентификаторы CUDA и т. д. В таком случае, используется или нет графический процессор, зависит не только от того, доступен он или нет. После того, как устройство было установлено на устройство факела, вы можете получить его typeсвойство, чтобы проверить, является ли оно CUDA или нет.

if device.type == 'cuda':
    # do something

Просто из командной строки или среды Linux выполните следующую команду.

python -c 'import torch; print(torch.cuda.is_available())'

Выше следует напечатать True

python -c 'import torch; print(torch.rand(2,3).cuda())'

Этот должен напечатать следующее:

tensor([[0.7997, 0.6170, 0.7042], [0.4174, 0.1494, 0.0516]], device='cuda:0')

Если вы здесь , потому что ваш pytorch всегда дает Falseдля того, torch.cuda.is_available()что, вероятно , потому , что вы установили pytorch версию без поддержки GPU. (Например: вы запрограммированы на ноутбуке, а затем тестируете на сервере).

Решение состоит в том, чтобы удалить и снова установить pytorch с помощью правильной команды на странице загрузок pytorch . Также обратитесь к этой проблеме pytorch.

Создайте тензор на GPU следующим образом:

$ python
>>> import torch
>>> print(torch.rand(3,3).cuda()) 

Не выходите, откройте другой терминал и проверьте, использует ли процесс python графический процессор, используя:

$ nvidia-smi