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如何在pytorch框架中使用多gpu进行推理

在PyTorch框架中使用多个GPU进行推理可以通过以下步骤实现:

  1. 导入必要的库和模块:
代码语言:txt
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import torch
import torch.nn as nn
  1. 定义模型:
代码语言:txt
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class MyModel(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(MyModel, self).__init__()
        self.fc = nn.Linear(10, 1)
    
    def forward(self, x):
        return self.fc(x)
  1. 创建模型实例并将其移动到多个GPU上:
代码语言:txt
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model = MyModel()
model = nn.DataParallel(model)  # 将模型包装为DataParallel模型
device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
model.to(device)
  1. 准备输入数据并将其移动到多个GPU上:
代码语言:txt
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input_data = torch.randn(16, 10).to(device)
  1. 进行推理:
代码语言:txt
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output = model(input_data)

在上述代码中,我们首先定义了一个简单的模型(MyModel),然后使用nn.DataParallel将其包装为DataParallel模型。接下来,我们通过torch.device将模型和输入数据移动到可用的GPU上。最后,我们可以通过调用模型进行推理。

值得注意的是,PyTorch的DataParallel模块会自动将输入数据切分成多个小批次,并将它们分配给不同的GPU进行处理。最后,它会将每个GPU上的输出结果收集并合并成一个最终的输出结果。

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