pytorch：to()、device()、cuda()将Tensor或模型移动到指定的设备上

将Tensor或模型移动到指定的设备上：tensor.to(‘cuda:0’)

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
在做高维特征运算的时候，采用GPU无疑是比用CPU效率更高，如果两个数据中一个加了.cuda()或者.to(device)，而另外一个没有加，就会造成类型不匹配而报错。

1. Tensor.to(device)

功能：将Tensor移动到指定的设备上。

以下代码将Tensor移动到GPU上：
device = torch.device(“cuda:0” if torch.cuda.is_available() else “cpu”)

1.1 修改dtype

a = tensor.to(torch.float64).

tensor.dtype : torch.float32
a.dtype : torch.float64

1.2 改变device：用字符串形式给出

a = tensor.to('cuda:0').

tensor.device : device(type=‘cpu’)
a.device : device(type=‘cuda’, index=0)

1.3 改变device：用torch.device给出

cuda0 = torch.device('cuda:0') .
b = tensor.to(cuda0) .

tensor.device : device(type=‘cpu’)
b.device : device(type=‘cuda’, index=0)

1.4 同时改变device和dtype

c = tensor.to('cuda:0',torch.float64) .
other = torch.randn((), dtype=torch.float64, device=cuda0) .
d = tensor.to(other, non_blocking=True) .

tensor.device：device(type=‘cpu’)
d :tensor([], device=‘cuda:0’, dtype=torch.float64))

2. model.to(device)

功能：将模型移动到指定的设备上。

使用以下代码将模型移动到GPU上：

import torch
import torch.nn as nn

class Net(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Net, self).__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(10, 5)
        self.fc2 = nn.Linear(5, 1)
    def forward(self, x):
        x = self.fc1(x)
        x = self.fc2(x)
        return x
        
model = Net()
device = torch.device('cuda:0' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')
model.to(device)

如果有多个GPU，使用以下方法：

if torch.cuda.device_count() > 1:
    model = nn.DataParallel(model，device_ids=[0,1,2])
  
model.to(device)

将由GPU保存的模型加载到GPU上。

device = torch.device("cuda")
model = TheModelClass(*args, **kwargs)
model.load_state_dict(torch.load(PATH))
model.to(device)

将由GPU保存的模型加载到CPU上。
将torch.load()函数中的map_location参数设置为torch.device('cpu')。

device = torch.device('cpu')
model = TheModelClass(*args, **kwargs)
model.load_state_dict(torch.load(PATH, map_location=device))
model.to(device)

将由CPU保存的模型加载到GPU上。
将torch.load()函数中的map_location参数设置为torch.device('cuda')。

device = torch.device("cuda")
model = TheModelClass(*args, **kwargs)
model.load_state_dict(torch.load(PATH, map_location="cuda:0"))  # Choose whatever GPU device number you want
model.to(device)

参考：PyTorch之Tensor.to(device)和model.to(device)

3. .to(device) 和.cuda()的区别

.to(device) 可以指定CPU 或者GPU
.cuda() 只能指定GPU

图参考：pytorch中.to(device) 和.cuda()的区别
在这里插入图片描述

官方文档：CUDA SEMANTICS

with torch.cuda.device(1):
    # allocates a tensor on GPU 1
    a = torch.tensor([1., 2.], device=cuda)
 
    # transfers a tensor from CPU to GPU 1
    b = torch.tensor([1., 2.]).cuda()
    # a.device and b.device are device(type='cuda', index=1)
 
    # You can also use ``Tensor.to`` to transfer a tensor:
    b2 = torch.tensor([1., 2.]).to(device=cuda)
    # b.device and b2.device are device(type='cuda', index=1)

两个方法都可以达到同样的效果，在pytorch中，即使是有GPU的机器，它也不会自动使用GPU，而是需要在程序中显示指定。
调用model.cuda()，可以将模型加载到GPU上去。这种方法不被提倡，而建议使用model.to(device)的方式，这样可以显示指定需要使用的计算资源，特别是有多个GPU的情况下。

4. CUDA相关信息查询

import torch
print('CUDA版本:',torch.version.cuda)
print('Pytorch版本:',torch.__version__)
print('显卡是否可用:','可用' if(torch.cuda.is_available()) else '不可用')
print('显卡数量:',torch.cuda.device_count())
print('当前显卡的CUDA算力:',torch.cuda.get_device_capability(0))
print('当前显卡型号:',torch.cuda.get_device_name(0))
>>>
CUDA版本: 11.7
Pytorch版本: 1.13.1
显卡是否可用: 可用
显卡数量: 1
当前显卡的CUDA算力: (8, 6)
当前显卡型号: NVIDIA GeForce RTX 3060 Laptop GPU