PyTorch_GPU加速测试

灰太狼 2022-09-10 13:11 332阅读 0赞

初步学校pytorch，初步了解gpu 怎样利用gpu 进行运算，参考网上的资料。现在还有有问题，第一次采用计算慢怎样优化的问题。以后学习解决。

import torch
    import time
    
    print(torch.__version__)        # 返回pytorch的版本
    print(torch.cuda.is_available())        # 当CUDA可用时返回True
    
    a = torch.randn(10000, 1000)    # 返回10000行1000列的张量矩阵
    b = torch.randn(1000, 2000)     # 返回1000行2000列的张量矩阵
    
    t0 = time.time()        # 记录时间
    c = torch.matmul(a, b)      # 矩阵乘法运算
    t1 = time.time()        # 记录时间
    print(a.device, t1 - t0, c.norm(2))     # c.norm(2)表示矩阵c的二范数
    
    device = torch.device('cuda')       # 用GPU来运行
    a = a.to(device)
    b = b.to(device)
    
    # 初次调用GPU，需要数据传送，因此比较慢
    t0 = time.time()
    c = torch.matmul(a, b)
    t2 = time.time()
    print(a.device, t2 - t0, c.norm(2))
    
    # 这才是GPU处理数据的真实运行时间，当数据量越大，GPU的优势越明显
    t0 = time.time()
    c = torch.matmul(a, b)
    t2 = time.time()
    print(a.device, t2 - t0, c.norm(2))

示例代码：

1.0.0
    True
    cpu 0.20143413543701172 tensor(3496775.5000)
    cuda:0 0.28623294830322266 tensor(141487., device='cuda:0')
    cuda:0 0.007987499237060547 tensor(141487., device='cuda:0')

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