利用GPU训练网络模型
文章
-
- 方式一
- 方式二
本文章中使用的网络模型架构图：
GPU训练有两种方式：
方式一
使用gpu训练只要找到：网络模型、数据（输入和标注）、损失函数再调用.cuda()即可。
CPU训练代码：
import torch
import torchvision
from torch import nn
from torch.nn import Sequential, Conv2d, MaxPool2d, Flatten, Linear
from torch.utils.data import DataLoader
from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter
import time
# 准备数据集
train_data = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./CIFAR10',train=True,transform=torchvision.transforms.ToTensor(),download=True)
test_data = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./CIFAR10',train=False,transform=torchvision.transforms.ToTensor(),download=True)
# length长度
train_data_size = len(train_data)
test_data_size = len(test_data)
print("训练数据集的长度为:{}".format(train_data_size))
print("测试数据集的长度为:{}".format(test_data_size))
# 利用dataloader 来加载数据集
train_dataloader = DataLoader(train_data,batch_size=64)
test_dataloader = DataLoader(test_data,batch_size=64)
# 创建网络模型
# 搭建神经网络(单独开一个文件存放网络模型)
class Booze(nn.Module):
def __init__(self):
super(Booze, self).__init__()
self.model = Sequential(
Conv2d(3, 32, 5, padding=2),
MaxPool2d(2),
Conv2d(32, 32, 5, padding=2),
MaxPool2d(2),
Conv2d(32, 64, 5, padding=2),
MaxPool2d(2),
Flatten(),
Linear(1024, 64),
Linear(64, 10)
)
def forward(self,x):
x = self.model(x)
return x
obj = Booze()
# 创建损失函数
loss_fn = nn.CrossEntropyLoss()
# 定义优化器
learning_rate = 0.01
optimizer = torch.optim.SGD(obj.parameters(),lr = learning_rate)
# 设置训练网络的一些参数
# 记录训练的次数
total_train_step=0
# 记录测试的次数
total_test_step=0
# 训练的轮数
epoch = 10
# 添加tensorboard
writer = SummaryWriter("logs")
start_time = time.time()
for i in range(epoch):
print("-------------第{}轮训练开始------------".format(i+1))
# 训练步骤开始 [train()](https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.nn.Module.html#torch.nn.Module.train)
obj.train()
for data in train_dataloader:
imgs,targets = data
outputs = obj(imgs)
# 计算输出值与目标值的损失
loss = loss_fn(outputs,targets)
# 优化器优化模型：
# 利用优化器将梯度清零
optimizer.zero_grad()
# 利用反向传播得到每个参数节点的一个梯度
loss.backward()
optimizer.step()
total_train_step += 1
if total_train_step%100==0:
end_time = time.time()
print(end_time-start_time)
print("训练次数：{}，Loss:{}".format(total_train_step,loss.item()))
writer.add_scalar("train_loss",loss.item(),total_train_step)
# 测试步骤开始：
# 注意在测试的过程中不需要对模型进行调优
obj.eval() # [eval()](https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.nn.Module.html#torch.nn.Module.eval)
total_test_loss = 0
total_accuracy = 0
with torch.no_grad():
for data in test_dataloader:
imgs,targets = data
outputs = obj(imgs)
loss = loss_fn(outputs,targets)
total_test_loss+=loss
accurcay = (outputs.argmax(1)==targets).sum()
total_accuracy+=accurcay
print("整体测试集上的Loss:{}".format(total_test_loss))
print("整体测试集上的正确率:{}".format(total_accuracy/test_data_size))
writer.add_scalar("test_accuracy",total_accuracy/test_data_size,total_test_step)
writer.add_scalar('test_loss',total_test_loss,total_test_step)
total_test_step+=1
torch.save(obj,"./model/obj_{}.pth".format(i))
print("模型已保存")
writer.close()
代码运行结果：
GPU训练代码：
import torch
import torchvision
from torch import nn
from torch.nn import Sequential, Conv2d, MaxPool2d, Flatten, Linear
from torch.utils.data import DataLoader
from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter
import time
# 准备数据集
train_data = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./CIFAR10',train=True,transform=torchvision.transforms.ToTensor(),download=True)
test_data = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./CIFAR10',train=False,transform=torchvision.transforms.ToTensor(),download=True)
# length长度
train_data_size = len(train_data)
test_data_size = len(test_data)
print("训练数据集的长度为:{}".format(train_data_size))
print("测试数据集的长度为:{}".format(test_data_size))
# 利用dataloader 来加载数据集
train_dataloader = DataLoader(train_data,batch_size=64)
test_dataloader = DataLoader(test_data,batch_size=64)
# 创建网络模型
# 搭建神经网络(单独开一个文件存放网络模型)
class Booze(nn.Module):
def __init__(self):
super(Booze, self).__init__()
self.model = Sequential(
Conv2d(3, 32, 5, padding=2),
MaxPool2d(2),
Conv2d(32, 32, 5, padding=2),
MaxPool2d(2),
Conv2d(32, 64, 5, padding=2),
MaxPool2d(2),
Flatten(),
Linear(1024, 64),
Linear(64, 10)
)
def forward(self,x):
x = self.model(x)
return x
obj = Booze()
if torch.cuda.is_available():
# 网络模型 调用cuda()方法之后再进行返回
obj = obj.cuda()
# 创建损失函数
loss_fn = nn.CrossEntropyLoss()
# 要先判断cuda可不可以用，然后才可以转移过去
if torch.cuda.is_available():
# 损失函数 调用cuda()方法之后再进行返回
loss_fn = loss_fn.cuda()
# 定义优化器
learning_rate = 0.01
optimizer = torch.optim.SGD(obj.parameters(),lr = learning_rate)
# 设置训练网络的一些参数
# 记录训练的次数
total_train_step=0
# 记录测试的次数
total_test_step=0
# 训练的轮数
epoch = 10
# 添加tensorboard
writer = SummaryWriter("logs")
start_time = time.time()
for i in range(epoch):
print("-------------第{}轮训练开始------------".format(i+1))
# 训练步骤开始 [train()](https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.nn.Module.html#torch.nn.Module.train)
obj.train()
for data in train_dataloader:
imgs,targets = data
if torch.cuda.is_available():
# 数据 调用cuda()方法之后再进行返回
imgs = imgs.cuda()
# 数据 调用cuda()方法之后再进行返回
targets = targets.cuda()
outputs = obj(imgs)
# 计算输出值与目标值的损失
loss = loss_fn(outputs,targets)
# 优化器优化模型：
# 利用优化器将梯度清零
optimizer.zero_grad()
# 利用反向传播得到每个参数节点的一个梯度
loss.backward()
optimizer.step()
total_train_step += 1
if total_train_step%100==0:
end_time = time.time()
print(end_time-start_time)
print("训练次数：{}，Loss:{}".format(total_train_step,loss.item()))
writer.add_scalar("train_loss",loss.item(),total_train_step)
# 测试步骤开始：
# 注意在测试的过程中不需要对模型进行调优
obj.eval() # [eval()](https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.nn.Module.html#torch.nn.Module.eval)
total_test_loss = 0
total_accuracy = 0
with torch.no_grad():
for data in test_dataloader:
imgs,targets = data
if torch.cuda.is_available():
# 数据 调用cuda()方法之后再进行返回
imgs = imgs.cuda()
# 数据 调用cuda()方法之后再进行返回
targets = targets.cuda()
outputs = obj(imgs)
loss = loss_fn(outputs,targets)
total_test_loss+=loss
accurcay = (outputs.argmax(1)==targets).sum()
total_accuracy+=accurcay
print("整体测试集上的Loss:{}".format(total_test_loss))
print("整体测试集上的正确率:{}".format(total_accuracy/test_data_size))
writer.add_scalar("test_accuracy",total_accuracy/test_data_size,total_test_step)
writer.add_scalar('test_loss',total_test_loss,total_test_step)
total_test_step+=1
torch.save(obj,"./model/obj_{}.pth".format(i))
print("模型已保存")
writer.close()
代码运行结果：
相比于CPU训练代码，GPU训练代码做出了以下的改变。
CPU中的网络模型
# 创建神经网络
obj = Booze()
GPU中的网络模型
obj = Booze()
# 要先判断cuda可不可以用，然后才可以转移过去
if torch.cuda.is_available():
# 网络模型 调用cuda()方法之后再进行返回
obj = obj.cuda()
CPU中的损失函数
# 创建损失函数
loss_fn = nn.CrossEntropyLoss()
GPU中的损失函数
# 创建损失函数
loss_fn = nn.CrossEntropyLoss()
# 要先判断cuda可不可以用，然后才可以转移过去
if torch.cuda.is_available():
# 损失函数 调用cuda()方法之后再进行返回
loss_fn = loss_fn.cuda()
CPU中的数据
imgs,targets = data
GPU中的数据
imgs,targets = data
if torch.cuda.is_available():
# 数据 调用cuda()方法之后再进行返回
imgs = imgs.cuda()
# 数据 调用cuda()方法之后再进行返回
targets = targets.cuda()
另外，有些笔记本可能没有显卡，然后又想体验显卡的快感，其实网上也有一些线上的显卡可以使用，像是谷歌的colab也可以线上使用显卡进行GPU训练。
方式二
使用gpu训练只要找到：网络模型、数据（输入和标注）、损失函数再调用.to(device)即可。
前提是得先定义device
例如:
# 使用CPU进行训练
device = torch.device("cpu")
# 使用GPU进行训练
device = torch.device("cuda")
# 如果有多张显卡时，使用第一张显卡进行训练
device = torch.device("cuda:0")
# 如果有多张显卡时，使用第二张显卡进行训练
device = torch.device("cuda:1")
# 若cuda可以使用则使用GPU进行训练，否则使用cpu作为设备进行训练
device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
定义完device之后只要对网络模型、数据（输入和标注）、损失函数调用.to(device)即可
相比于CPU训练代码，GPU训练代码做出了以下的改变。
CPU中的网络模型
# 创建神经网络
obj = Booze()
GPU中的网络模型
obj = Booze()
# 调用.to(device)方法
obj = obj.to(device)
CPU中的损失函数
# 创建损失函数
loss_fn = nn.CrossEntropyLoss()
GPU中的损失函数
# 创建损失函数
loss_fn = nn.CrossEntropyLoss()
# 调用.to(device)方法
loss_fn = loss_fn.to(device)
CPU中的数据
imgs,targets = data
GPU中的数据
imgs,targets = data
# 调用.to(device)方法
imgs = imgs.to(device)
targets = targets.to(device)