使pytorch代碼與CPU或GPU上運行無關的更好方法是什么？

Question

遷移指南建議以下內容使代碼CPU / GPU不可知：

> # at beginning of the script
device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
...
# then whenever you get a new Tensor or Module
# this won't copy if they are already on the desired device
input = data.to(device)
model = MyModule(...).to(device)

我做了這個並在僅CPU設備上運行我的代碼，但我的模型在輸入一個輸入數組時崩潰了，因為它說它期望CPU張量不是GPU。 不知何故，我的模型自動將CPU輸入數組轉換為GPU數組。 最后，我在我的代碼中追溯到這個命令：

model = torch.nn.DataParallel(model).to(device)

即使我將模型轉換為'cpu'，nn.DataParallel也會覆蓋它。 我想出的最佳解決方案是有條件的：

if device.type=='cpu':
    model = model.to(device)
else:
    model = torch.nn.DataParallel(model).to(device)

這似乎並不優雅。 有沒有更好的辦法？

Answer 1

怎么樣

if torch.cuda.device_count() > 1:
    model = torch.nn.DataParallel(model)
model = model.to(device)

？

如果只有一個GPU，則不需要DataParallel 。