PyTorchでGPUを使用するための確認方法とモデルやTensorへの適用方法について見てみました。
torch.cuda.is_available – GPU使用可能か確認
PyTorchのtorch.cudaでは、CUDAやGPUに対する関数が用意されており、torch.cuda.is_availableでGPUが使用可能か見ることができる。
import torch
print(torch.cuda.is_available())
# TrueGPUが使用可能であればTrue、不可能であればFalseが返ってくる。
PyTorchでは、モデル学習時にモデルとデータを同じデバイス（CPU/GPU）に置く必要がある。GPU/CPUの使用によってコードが使えなくなるのを防ぐため、以下コードのように使用可能なデバイスを変数に入れておくと便利です。
device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu"
print(f"Using {device} device")
# Using cuda device
x = x.to(device) # データをGPU/CPU
net.to(device) # モデルをGPU/CPU参考記事、参考資料
PyTorchの入門書で、GPUの利用方法、ネットワークの構築方法や転移学習まで幅広く書かれていてオススメです。
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