Pytorch: क्यों model.cuda() संपत्ति के बजाय एक वर्ग विधि है?

को निर्मित 15 अप्रैल 2017 · 3टिप्पणियाँ · स्रोत: pytorch/pytorch

import torch
from torch.autograd import Variable

a = Variable(torch.Tensor([1, 2]))
if torch.cuda.is_available():
    b = a.cuda()

b_data = b.data
b_grad = b.grad
b_grad_data = b.grad.data

यदि .data और .grad वर्ग विशेषताएँ हैं, तो .cuda() को संपत्ति के रूप में रखा जा सकता है ताकि कोई b = a.cuda कर सके। मैं यह सोचकर सुझाव दे रहा हूं कि यह एपीआई स्थिरता को बढ़ाएगा, क्योंकि .cuda() , .data और .grad torch.Tensor हैं इसलिए cuda() को एक संपत्ति में बदला जा सकता है . ऐसा करने से, GPU के रहने वाले मॉडल को model.cuda द्वारा एक्सेस किया जा सकता है

स्रोत

kdexd

सबसे उपयोगी टिप्पणी

cuda को एक विधि बना दिया गया है क्योंकि यह अपेक्षाकृत महंगा ऑपरेशन है, जिसमें सीपीयू से जीपीयू में डेटा कॉपी करना शामिल है। जबकि grad और data सस्ते ऑपरेशन ( O(1) ) हैं, जो केवल संबंधित टेंसर के संदर्भों को पुनः प्राप्त करते हैं। मुझे लगता है कि cuda एक विधि बनाना उचित है।

chenzhekl 16 अप्रैल 2017

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chenzhekl 16 अप्रैल 2017

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.cuda() CPU डेटा को GPU में कॉपी करता है। आप शायद हर समय डेटा को GPU में नहीं रखना चाहते हैं। इसका मतलब है, आप केवल GPU में डेटा स्टोर करते हैं जब यह वास्तव में आवश्यक हो।

lg-zhang 16 अप्रैल 2017

जैसा कि उपरोक्त दोनों टिप्पणियों में उल्लेख किया गया है, .cuda को संपत्ति बनाना अनुचित है। .cuda() संदर्भ देते समय हम नई वस्तुएं लौटाते हैं और बहुत कुछ हो रहा है।

soumith 16 अप्रैल 2017

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