pytorh .to(device) 和.cuda()

一、.to(device) 可以指定CPU 或者GPU

device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu") # 单GPU或者CPU
model.to(device)
#如果是多GPU
if torch.cuda.device_count() > 1:
　　model = nn.DataParallel(model，device_ids=[0,1,2])
model.to(device)

mytensor = my_tensor.to(device)

这行代码的意思是将所有最开始读取数据时的tensor变量copy一份到device所指定的GPU上去，之后的运算都在GPU上进行。

这句话需要写的次数等于需要保存GPU上的tensor变量的个数；一般情况下这些tensor变量都是最开始读数据时的tensor变量，后面衍生的变量自然也都在GPU上

 

二、.cuda() 只能指定GPU

#指定某个GPU
os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICE']='1'
model.cuda()
#如果是多GPU
os.environment['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '0,1,2,3'
device_ids = [0,1,2,3]
net  = torch.nn.Dataparallel(net, device_ids =device_ids)
net  = torch.nn.Dataparallel(net) # 默认使用所有的device_ids 
net = net.cuda()

class DataParallel(Module):
    def __init__(self, module, device_ids=None, output_device=None, dim=0):
        super(DataParallel, self).__init__()

        if not torch.cuda.is_available():
            self.module = module
            self.device_ids = []
            return

        if device_ids is None:
            device_ids = list(range(torch.cuda.device_count()))
        if output_device is None:
            output_device = device_ids[0]