PyTorch "Miscellaneous"에서 "torch.cpu" 프로그래밍

2024-04-02

PyTorch "Miscellaneous"에서 "torch.cpu" 프로그래밍

텐서를 CPU 메모리로 복사

torch.cpu() 함수는 텐서를 CPU 메모리로 복사합니다. GPU에서 텐서를 사용하고 작업이 끝난 후 CPU에서 다시 사용해야 하는 경우 이 함수를 사용합니다.

# GPU에서 텐서 생성
x = torch.randn(10, 10, device="cuda")

# 텐서를 CPU로 복사
y = x.cpu()

# CPU에서 텐서 사용
print(y.sum())

현재 장치를 CPU로 설정

torch.set_default_tensor_type(torch.cpu) 함수는 현재 장치를 CPU로 설정합니다. 이후에 생성되는 모든 텐서는 CPU 메모리에 저장됩니다.

# 현재 장치를 CPU로 설정
torch.set_default_tensor_type(torch.cpu)

# 텐서 생성
x = torch.randn(10, 10)

# 텐서가 CPU 메모리에 저장된 것을 확인
print(x.device)

CPU 장치 정보 확인

torch.cuda.is_available() 함수는 CPU 장치가 사용 가능한지 확인합니다.

# CPU 장치가 사용 가능한지 확인
if torch.cuda.is_available():
    print("CPU 사용 가능")
else:
    print("CPU 사용 불가능")

CPU 버전 PyTorch 사용

만약 GPU를 사용할 수 없는 환경에서 PyTorch를 사용해야 한다면, CPU 버전 PyTorch를 설치해야 합니다. CPU 버전 PyTorch는 공식 웹사이트에서 다운로드할 수 있습니다.

참고:

  • torch.cpu() 함수는 텐서를 복사하는 작업을 수행하기 때문에, 텐서 크기가 클 경우 성능 저하를 초래할 수 있습니다.
  • 현재 PyTorch는 GPU 버전이 CPU 버전보다 훨씬 빠르게 작동합니다. 따라서 가능한 경우 GPU를 사용하는 것이 좋습니다.


예제 코드

텐서를 CPU 메모리로 복사

# GPU에서 텐서 생성
x = torch.randn(10, 10, device="cuda")

# 텐서를 CPU로 복사
y = x.cpu()

# CPU에서 텐서 사용
print(y.sum())

현재 장치를 CPU로 설정

# 현재 장치를 CPU로 설정
torch.set_default_tensor_type(torch.cpu)

# 텐서 생성
x = torch.randn(10, 10)

# 텐서가 CPU 메모리에 저장된 것을 확인
print(x.device)

CPU 장치 정보 확인

# CPU 장치가 사용 가능한지 확인
if torch.cuda.is_available():
    print("CPU 사용 가능")
else:
    print("CPU 사용 불가능")

CPU 버전 PyTorch 사용



PyTorch "Miscellaneous"에서 "torch.cpu"를 사용하는 대체 방법

torch.Tensor.to() 메서드는 텐서를 원하는 장치로 변환합니다. CPU로 텐서를 변환하려면 다음과 같이 사용합니다.

# GPU에서 텐서 생성
x = torch.randn(10, 10, device="cuda")

# 텐서를 CPU로 변환
y = x.to("cpu")

# CPU에서 텐서 사용
print(y.sum())

torch.device() 객체를 사용하여 CPU 장치를 지정할 수 있습니다.

# CPU 장치 객체 생성
device = torch.device("cpu")

# CPU 장치를 사용하여 텐서 생성
x = torch.randn(10, 10, device=device)

# CPU에서 텐서 사용
print(x.sum())

torch.set_default_tensor_type() 함수를 사용하여 모든 텐서가 CPU 메모리에 저장되도록 설정할 수 있습니다.

# 모든 텐서를 CPU 메모리에 저장하도록 설정
torch.set_default_tensor_type(torch.cpu)

# 텐서 생성
x = torch.randn(10, 10)

# 텐서가 CPU 메모리에 저장된 것을 확인
print(x.device)

torch.cuda.is_available() 함수를 사용하여 CPU 장치가 사용 가능한지 확인할 수 있습니다.

# CPU 장치가 사용 가능한지 확인
if torch.cuda.is_available():
    print("CPU 사용 가능")
else:
    print("CPU 사용 불가능")

CPU 버전 PyTorch 사용

만약 GPU를 사용할 수 없는 환경에서 PyTorch를 사용해야 한다면, CPU 버전 PyTorch를 설치해야 합니다. CPU 버전 PyTorch는 공식 웹사이트에서 다운로드할 수 있습니다.

참고:

  • torch.Tensor.to() 메서드는 torch.cpu() 함수보다 더 유연하게 사용할 수 있습니다.
  • torch.set_default_tensor_type() 함수를 사용하면 모든 텐서를 CPU 메모리에 저장할 수 있지만, 이후 GPU를 사용하려면 다시 설정해야 합니다.



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