下面是如何加载预训练的VGG模型并在一张图像上进行预测的示例： import torch from torchvision import models, transforms from PIL import...以下是如何加载预训练的InceptionV3模型并进行预测： import torch from torchvision import models, transforms from PIL import...中将多个图像张量组合成一个图像网格的函数。...make_grid接受一系列图像张量，并返回一个单一的张量，该张量包含了所有输入图像按网格排列的结果 import torchvision.utils as vutils # 假设有数据加载器 dataloaders...下面是一个如何保存图像的例子： import torch from torchvision.utils import save_image from PIL import Image # 假设我们有一个图像张量
很多计算只能在 CPU 上进行，然后迁移到 GPU 进行后续的训练工作，因此迁移中如果速度太慢，则会拖累整个模型的训练效率。...以上事例说明，如果能够做好 CPU 和 GPU 之间的迁移，则可以帮助开发者更好地优化机器学习模型，使 CPU、GPU 等硬件更好地完成自己的工作。...随着 CPU→GPU 迁移速度的加快，除了加速了 CPU 到 GPU 的张量转移外，开发者还可以实现很多新的功能。...将 SpeedTorch 库嵌入数据管道中，实现 CPU 和 GPU 之间快速的双向数据交互； 通过 CPU 存储将模型的训练参数增加近两倍（闲置参数保存在 CPU 中，需要更新时再移动到 GPU 里，...对于转移到 Cuda Pytorch 嵌入，或从 Cuda Pytorch 嵌入转移的两个步骤的总和上来说，SpeedTorch 比常规 GPU 和 CPU Pinned 张量的 Pytorch 速度同样快
[开发技巧]·PyTorch如何使用GPU加速（CPU与GPU数据的相互转换） 配合本文推荐阅读：PyTorch中Numpy，Tensor与Variable深入理解与转换技巧 1.问题描述 在进行深度学习开发时...，GPU加速可以提升我们开发的效率，速度的对比可以参照笔者这篇博文：[深度应用]·主流深度学习硬件速度对比（CPU，GPU，TPU）结论：通过对比看出相较于普通比较笔记本的(i5 8250u)CPU，一个入门级显卡...在PyTorch中使用GPU和TensorFlow中不同，在TensorFlow如果不对设备进行指定时，TensorFlow检测到GPU就会把自动将数据与运算转移到GPU中。...本文在数据存储的层面上，帮大家解析一下CPU与GPU数据的相互转换。让大家可以掌握PyTorch使用GPU加速的技巧。...: loss = loss.cpu() acc = acc.cpu() 进一步的对数据操作可以查看笔者这篇博文：[开发技巧]·PyTorch中Numpy，Tensor与Variable深入理解与转换技巧
在第二篇文章中，我们展示了如何使用 TensorBoard 插件 Trace View 来识别张量何时从 CPU 复制到 GPU 以及返回。...这种数据移动——可能会导致同步点并大大降低训练速度——通常是无意的，有时很容易避免。这篇文章的主题是我们遇到 GPU 和 CPU 之间与张量副本无关的同步点的情况。...错误的！正如我们将在下面看到的，损失函数包括许多触发主机设备同步事件的操作，这些操作会大大降低训练速度 - 这些操作都不涉及将张量复制到 GPU 中或从 GPU 中复制出来。...与其他常见的 PyTorch 操作相反，torch.nonzero 返回的张量的大小不是预先确定的，因此需要同步。 CPU提前不知道输入张量中有多少个非零元素。...往期推荐 如何在 Linux 中设置 SSH 无密码登录 PyTorch 模型性能分析和优化 - 第 2 部分 如何在 Ubuntu 中安装最新的 Python 版本 PyTorch模型性能分析与优化
由此我们有几个问题： 移动模型到GPU这个动作的背后究竟做了哪些操作？ 如何在 CPU 之上调用 GPU 操作？ 如何在 CPU，GPU 操作之间无缝切换？ 是否需要把损失函数移动到 GPU 之上？...torch.cuda用于设置 cuda 和运行cuda操作。它跟踪当前选定的GPU，默认情况下，用户分配的所有CUDA张量都将在该设备上创建。...用户可以使用 torch.cuda.device 来修改所选设备。一旦分配了张量，您可以对其执行操作，而不考虑所选设备，PyTorch 会把运行结果与原始张量放在同一设备上。...2.3 移动 2.3.1 示例 前面看到了如何在 GPU 上操作张量，我们接下来看看如何把模型放置到 GPU 之上。 首先我们定义了一个模型。...PyTorch的tensor不仅可以运行在CPU上，还可以跑在GPU，mkldnn和xla等设备，这也需要动态调度。
nvidia-smi 在PyTorch中，每个数组都有一个设备（device），我们通常将其称为环境（context）。默认情况下，所有变量和相关的计算都分配给CPU。有时环境可能是GPU。...本专栏的其他章节大都不需要多个GPU，而本节只是为了展示数据如何在不同的设备之间传递。 一、计算设备 我们可以指定用于存储和计算的设备，如CPU和GPU。...默认情况下，张量是在内存中创建的，然后使用CPU计算它。 在PyTorch中，CPU和GPU可以用torch.device('cpu')和torch.device('cuda')表示。...应该注意的是，cpu设备意味着所有物理CPU和内存，这意味着PyTorch的计算将尝试使用所有CPU核心。然而，gpu设备只代表一个卡和相应的显存。...当输入为GPU上的张量时，模型将在同一GPU上计算结果。 net(X) 让我们确认模型参数存储在同一个GPU上。
大部分模型依赖于强大的GPU来运行，但在许多场景下，GPU并非易得，导致了模型部署成本的上升。那么有没有可能在CPU上高效运行Llama模型？...肯定是有，而且这个项目还开源了:https://github.com/anordin95/run-llama-locally因此，本文将介绍如何仅通过PyTorch在CPU上本地运行Llama，探索轻量化部署的可能性...针对CPU的计算优化也使得它成为在资源有限的环境下运行深度学习模型的理想选择。利用PyTorch，我们可以在不依赖于GPU的情况下，通过其强大的自动微分和优化功能在CPU上运行Llama模型。...首先，资源受限的开发者能够更方便地进行模型测试和调试，不必依赖昂贵的云计算资源。其次，在一些边缘计算设备上，GPU资源极其有限，使用CPU来部署轻量化模型是必然的选择。...例如，物联网设备、工业监控系统等场景中，对实时性要求不高的NLP任务可以通过这种方式实现。未来，随着硬件的发展和深度学习框架的优化，像Llama这样的模型或将能在更广泛的设备上运行。
目录 介绍 如何检查CUDA的可用性？ 如何获取有关cuda设备的更多信息？ 如何存储张量并在GPU上运行模型？ 如果有多个GPU，如何选择和使用GPU？...引言: 在本文中，我将展示如何使用torch和pycuda检查、初始化GPU设备，以及如何使算法更快。 PyTorch是建立在torch之上的机器学习库。它得到了Facebook AI研究小组的支持。...这些内存方法仅适用于GPU。 4. 如何在GPU上储存张量并且运行模型？ 如果要在cpu上存储内容，可以简单地写： a = torch.DoubleTensor([1., 2.])...()# 0 也可以这样： a.get_device()# 0 您也可以将模型发送到GPU设备。...您可以共享张量，模型参数，也可以根据需要在CPU或GPU上共享它们。 ?
在输入为元组类型的情况下，即便设置张量的requires_grad标志也不会触发后向传播。 使用这个 dummy tensor 可以避免要求用户设置输入张量的requires_grad标志。...3.3.1 前向传播 其前向传播的逻辑如下： 分割非张量参数列表，得到张量输入和非张量输入。 如果设置了"offload"，在上下文记录设备，梯度需求情况，并且把输入张量放到cpu上。...如果设置了在设备上计算，则： 把 offlad 的张量再移到 GPU之上。 找到需要计算的梯度。 处理非张量输入，最终和张量输入组合在一起。 保存当前状态。 从上下文加载前向传播时候的状态。...OffloadFunction 把激活（没有丢弃）与模型都在在GPU和CPU之间移动，而且因为分区是一层或者多层layers，所以只是在worker之间交换这些分区边界的激活。...除了之后一个分区的激活，其余分区之间的激活都存在CPU之上。这里假设目标张量也位于执行计算的GPU上，那么对于最后一层计算来说，其输出激活也应该位于这个GPU之上。
通过设备保存/加载模型 6.1 保存到 CPU、加载到 CPU 保存 torch.save(model.state_dict(), PATH) 加载 device = torch.device('cpu...上加载模型在GPU上训练时, 将torch.device('cpu')传递给torch.load()函数中的map_location参数.在这种情况下，使用 map_location参数将张量下的存储器动态的重新映射到...CPU设备。...device number you want model.to(device) # 确保在你提供给模型的任何输入张量上调用input = input.to(device) 在CPU上训练好并保存的模型加载到...这会将模型加载到 指定的GPU设备。接下来，请务必调用model.to(torch.device('cuda'))将模型的参数张量转换为 CUDA 张量。
这是通过链式法则完成的，从输出层开始，逆向传递至输入层。 为什么使用PyTorch要定义前向传播：在PyTorch中，定义forward函数是为了指定模型如何接收输入并产生输出。...设备无关操作：一旦张量被分配到某个GPU，你可以在任何设备上对其进行操作，结果会自动放在与张量相同的设备上。...跨GPU操作限制：默认情况下，不支持在不同GPU上的张量之间进行操作，除非启用了对等存储器访问。 上下文管理器：使用torch.cuda.device可以临时更改所选的GPU设备。...(1) # 将CPU上的张量复制到GPU 1 b = torch.FloatTensor(1).cuda() # 张量a和b都在GPU 1上，可以进行操作...如果使用GPU训练模型，可以使用map_location参数将模型参数映射到CPU或指定的GPU。 保存和加载模型时，注意文件路径和模型的版本兼容性。
它还支持 GPU 加速、分布式训练以及各类优化任务，同时还拥有许多更简洁的特性。以下是作者关于如何利用 PyTorch 的一些说明，里面虽然没有包含该库的所有细节或最优方法，但可能会对大家有所帮助。...PyTorch 提供了 CPU 张量和 GPU 张量，并且极大地加速了计算的速度。 从张量的构建与运行就能体会，相比 TensorFLow，在 PyTorch 中声明张量、初始化张量要简洁地多。...编写与设备无关的代码（可用时受益于 GPU 加速，不可用时会倒退回 CPU）时，选择并保存适当的 torch.device, 不失为一种好方法，它可用于确定存储张量的位置。...PyTorch 的方法是使用户能控制设备，这对简单示例来说有些麻烦，但是可以更容易地找出张量所在的位置——这对于 a）调试很有用，并且 b）可有效地使用手动化设备。...在将 device 设置为 GPU 时，.to(device) 是一种将设备参数（和缓存器）发送到 GPU 的便捷方式，且在将 device 设置为 CPU 时不会做任何处理。
这篇文章并不是要取代关于PyTorch Profiler 或使用 TensorBoard 插件分析剖析器结果的PyTorch官方文档。我们的目的是演示如何在日常开发过程中使用这些工具。...据说有一种流行的优化方法可以减少 GPU 中的内存操作，那就是在每个训练步骤中将模型参数梯度设置为 "无 "而不是零。请参阅 PyTorch 文档了解有关该优化的更多详情。...由于张量核是专为混合精度计算而设计的，因此提高其利用率的一个直接方法就是修改我们的模型，使其使用自动混合精度（AMP）。...在 AMP 模式下，模型的部分内容会自动转换为精度较低的 16 位浮点数，并在 GPU 张量核上运行。 重要的是，请注意 AMP 的全面实施可能需要梯度缩放，而我们的演示并不包括这一点。...性能优化的内容远不止这些。在本篇文章的续篇中，我们将深入探讨 PyTorch 模型中非常常见的一个性能问题，即在 CPU 而不是 GPU 上运行了过多的计算量，而开发者往往对此并不知情。
但是，为了简单起见，我们通常也称向量和矩阵为张量。 ? ? 加载数据，设备和CUDA ? 你可能会问:“我们如何从Numpy的数组过渡到PyTorch的张量?”这就是from_numpy的作用。...它返回一个CPU张量。 如何要使用GPU,那么它会把张量发送到GPU上面。“如果我想让我的代码回退到CPU，如果没有可用的GPU ?”...你可以使用cuda.is_available()来找出你是否有一个GPU供你使用，并相应地设置你的设备。...你注意到我们用Numpy数组构建了我们的训练张量，但是我们没有将它们发送到设备上吗?所以，它们现在是CPU张量!为什么?...对于更大的数据集，使用Dataset的_get_item__将一个样本一个样本地加载(到一个CPU张量中)，然后将属于同一小批处理的所有样本一次性发送到你的GPU(设备)是为了充分利用你的显卡RAM的方法
GPU支持操作 在Pytorch中GPU 可以并行执行数以千计的小运算，因此非常适合在神经网络中执行大型矩阵运算。...「CPU 与 GPU的区别」 CPU GPU 中央处理器 图形处理单元 几个核心 多核 低延迟 高吞吐量 适合串行处理 适合并行处理 可以一次做一些操作 可以同时进行数千次操作 PyTorch 使用GPU...%s" % str(gpu_avail)) 现在创建一个张量并将其推送到GPU设备： device = torch.device("cuda") if torch.cuda.is_available...tensor([1., 1., 1.], device='cuda:0') cuda 旁边的零表示这是计算机上的第0个 GPU 设备。...因此，PyTorch 还支持多 GPU 系统， 下面将CPU 上的大型矩阵乘法的运行时间与 GPU 上的运算进行比较： 根据系统中的配置而定，GPU加速提高模型的训练速度。
为了应对这些难题，研究者在 PyTorch 中引入了两种新型内存优化技术。 跨设备的张量编排：跟踪跨设备复制的张量，避免冗余复制，从而减少内存占用，加快训练速度。...跨设备张量编排 PyTorch 用数据存储来表示张量，数据存储链接到实际的数据布局和元数据，元数据用于保存张量的形状、类型等。...这种张量架构让 PyTorch 可以尽可能地重复使用数据存储，并有效减少内存占用。然而，当一个张量移动到另一个设备上时（如从 GPU 到 CPU），数据存储就不能重复使用，需要创建一个新的张量。...表 1 举例说明了张量在 PyTorch 设备间移动时的内存占用情况。在第 0 行分配的张量 x0 在 GPU 上消耗了 4MB。...表 1：LLM 微调可能需要使用 CPU 内存来卸载 GPU 上的内存占用。缺乏跨设备的张量管理会导致跨设备的冗余拷贝（尤其是当计算图很复杂时），这对于 LLM 的训练时间优化尤为不利。
：张量是 PyTorch 的一个完美组件，但是要想构建神经网络这还远远不够。...在正向方法中，需要提出如何使用已经定义的层的步骤。而在反向传播上，和往常一样，计算是自动进行的。 5、自定义层：如果我们想要定义一些非标准反向传播模型要怎么办？这里有一个例子——XNOR 网络： ?...同时，PyTorch 也支持在源代码中直接分配设备： import torch ### tensor example x_cpu = torch.randn(10, 20) w_cpu = torch.randn...= outputs.cpu() 因为有些时候我们想在 CPU 和 GPU 中运行相同的模型，而无需改动代码，我们会需要一种封装： class Trainer: def __init__(self...PyTorch 则提供了另一种方法：首先声明张量，随后在下一步里改变张量的权重。权重可以用调用 torch.nn.init 包中的多种方法初始化为直接访问张量的属性。
开盒大模型“加速包” 总的来说，用到这几种方法： Torch.compile：一个专门为PyTorch模型设计的编译器，可以提升模型运行效率。 GPU量化：通过减少计算的精度来加速模型的运算速度。...推测性解码：使用一个较小的模型来预测较大模型的输出，以此加快大语言模型的运算。 张量并行性：通过在多个硬件设备上分布模型的运算来加速处理速度。 下面我们来一一展开。...开发团队一开始使用简单的PyTorch来实现，但效果不佳（25.5 tok/s）： 他们查看跟踪后发现，一个原因是推理性能由于CPU过多占用而受限。 那么如何解决呢？...可以想象这样一个场景，GPU是一个庞大的工厂（拥有大量可用的算力），而CPU则是一个小推车，来回为工厂“供货”。 在很多情况下，CPU无法足够快地“喂”GPU。...但其实很多情况下是可以使用多个GPU的。 而使用多个GPU可以增加内存带宽，从而提高模型的整体性能。 在选择并行处理策略时，需要在多个设备上分割一个token的处理过程，所以需要使用张量并行性。
本章将介绍将介绍如何安装和配置可以在GPU运行的PyTorch环境，介绍PyTorch的基本构建模块——张量(tensor)的概念及几种必要的张量运算方法。 目录： 1.什么是 PyTorch？...10.2 检查Pytorch是否可以使用GPU 10.3 使用GPU运算 10.4 将张量移回 CPU 拓展阅读 感谢 1.什么是 PyTorch？..."cuda" 意味着我们可以将所有 PyTorch 代码设置为使用可用的 CUDA 设备（GPU），如果输出 "cpu" ，我们的 PyTorch 代码将坚持使用中央处理器。...通过调用 to(device) 将张量（和模型，我们稍后会看到）放置在特定设备上。其中 device 是您希望张量（或模型）前往的目标设备。...10.4 将张量移回 CPU 在 tensor_on_gpu 上使用 torch.Tensor.numpy() 方法将张量移到cpu： # If tensor is on GPU, can't transform
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