PyTorchにおけるTensorオブジェクトのデバイス属性: `torch.Tensor.get_device`メソッドでパフォーマンスを最適化する

メソッドの役割

• 異なるデバイス間でTensorを移動するための情報提供
• GPU上にある場合、そのGPUのIDを取得
• TensorがCPU上にあるかどうかを確認

メソッドの構文

torch.Tensor.get_device()

このメソッドは引数を取らず、Tensorオブジェクト自身が置かれているデバイスに関する情報を返します。

戻り値

• GPU上にある場合: 整数（そのGPUのID）
• CPU上にある場合: 文字列'cpu'

# CPU上にあるTensor
x = torch.tensor([1, 2, 3])
x_device = x.get_device()
print(f"x is on device: {x_device}")  # 出力: x is on device: cpu

# GPU 0上にあるTensor
y = torch.tensor([4, 5, 6], device='cuda:0')
y_device = y.get_device()
print(f"y is on device: {y_device}")  # 出力: y is on device: cuda:0

• torch.Tensor.toメソッドは、Tensorを別のデバイスへ移動するために使用されます。
• torch.Tensor.is_cudaメソッドは、TensorがGPU上にあるかどうかを真偽値で返します。

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CPUとGPU間でのTensor移動

import torch

# CPU上にあるTensor
x = torch.tensor([1, 2, 3])
print(f"x is on device: {x.get_device()}")  # 出力: x is on device: cpu

# xをGPU 0へ移動
x = x.to('cuda:0')
print(f"x is on device: {x.get_device()}")  # 出力: x is on device: cuda:0

# GPU 0上にあるTensorをCPUへ移動
y = torch.randn(3, device='cuda:0')
print(f"y is on device: {y.get_device()}")  # 出力: y is on device: cuda:0

# yをCPUへ移動
y = y.to('cpu')
print(f"y is on device: {y.get_device()}")  # 出力: y is on device: cpu

デバイス依存条件分岐

import torch

# 条件分岐内でデバイスを確認
x = torch.tensor([1, 2, 3])
if x.get_device() == 'cuda':
    print("x is on GPU!")
else:
    print("x is on CPU.")

# デバイスごとの計算
x = torch.tensor([1, 2, 3], device='cuda:0')
y = torch.tensor([4, 5, 6], device='cpu')

if x.get_device() == 'cuda':
    # GPU上で計算を実行
    result = x + y.cuda()
else:
    # CPU上で計算を実行
    result = x + y

print(result)

import torch

try:
    # 存在しないデバイスを指定
    x = torch.tensor([1, 2, 3], device='cuda:100')
    print(f"x is on device: {x.get_device()}")
except RuntimeError as err:
    print(f"Error: {err}")

• 複数のGPUを使用する場合は、cuda:1、cuda:2のようにGPU番号を指定できます。
• 上記の例では、GPU 0を使用していますが、ご自身の環境に合わせて変更してください。

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Using the is_cuda attribute

The is_cuda attribute of a PyTorch Tensor indicates whether the tensor is located on a CUDA device (GPU) or not. It returns True if the tensor is on a CUDA device and False otherwise.

import torch

x = torch.tensor([1, 2, 3])
y = torch.tensor([4, 5, 6], device='cuda:0')

print(x.is_cuda)  # Output: False
print(y.is_cuda)  # Output: True

Using conditional statements

You can use conditional statements like if and elif to check the device of a Tensor and perform operations accordingly.

import torch

x = torch.tensor([1, 2, 3])
y = torch.tensor([4, 5, 6], device='cuda:0')

if x.is_cuda:
    # Perform operations on GPU
    result = x + y.cuda()
elif y.is_cuda:
    # Perform operations on GPU
    result = x.cuda() + y
else:
    # Perform operations on CPU
    result = x + y

print(result)

Using the torch.device function

The torch.device function can be used to create a device object representing either the CPU or a specific CUDA device. You can then compare the device of the Tensor to the created device object.

import torch

x = torch.tensor([1, 2, 3])
y = torch.tensor([4, 5, 6], device='cuda:0')

cpu_device = torch.device('cpu')
gpu_device = torch.device('cuda:0')

if x.device == cpu_device:
    print("x is on CPU")
elif x.device == gpu_device:
    print("x is on GPU 0")
else:
    print("x is on an unknown device")

if y.device == cpu_device:
    print("y is on CPU")
elif y.device == gpu_device:
    print("y is on GPU 0")
else:
    print("y is on an unknown device")