Как запустить Perticular код в GPU, используя PyTorch? - PullRequest
Новая
       54

Как запустить Perticular код в GPU, используя PyTorch?

0 голосов
/ 24 апреля 2019

Я использую код для обработки изображений в python opencv. Поскольку этот процесс занимает много времени, скажем, 30 изображений. Я попытался обработать эти изображения параллельно, используя Multiprocessing. Многопроцессорная часть хорошо работает в CPU, но я хочу использовать эту многопроцессорную функцию в GPU (cuda).

Я использую torch.multiprocessing для параллельного запуска задачи. Поэтому я использую torch.device ('cuda') для нашего класса, чтобы запустить все это на этом перкулярном устройстве. Когда я запускаю код, он показывает устройство, используя «cuda», но не используя обработку GPU. 

import cv2
import numpy as np
import torch
import torch.nn as nn
from torch.multiprocessing import Process, Pool, Manager, set_start_method
import sys
import os

class RoadShoulderWidth(nn.Module):
    def __init__(self):  
        super(RoadShoulderWidth, self).__init__()
        pass

    // Want to run below method in parallel for 30 images.
    @staticmethod   
    def get_dim(image, road_shoulder_width_list):
        ..... code

    def get_road_shoulder_width(self, _root_dir, _img_path_list):

    manager = Manager()
    road_shoulder_width_list = manager.list()
    processes = []
    for img_path in img_path_list[:30]:
        img = cv2.imread(_root_dir + '/' + img_path)
        img = img[72 * 5:72 * 6, 0:1280]
        # Do work
        p = Process(target=self.get_dim,args=(img,road_shoulder_width_list))
        p.start()
        processes.append(p)

    for p in processes:
        p.join()
    return road_shoulder_width_list

Используйте приведенный ниже код для запуска вашего класса 

if __name__ == '__main__':
    root_dir = '/home/nikhil_m/r'
    img_path_list = os.listdir(root_dir)

    device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')
    print('Using device:', device)
    dataloader_kwargs = {'pin_memory': True} 
    set_start_method('fork')   
    obj = RoadShoulderWidth().to(device)
    val = obj.get_road_shoulder_width(str(root_dir), img_path_list)
    print(val)
    print(torch.cuda.is_available())

Кто-нибудь может подсказать, как это исправить?

1 Ответ

0 голосов
/ 24 апреля 2019

Ваш класс RoadShoulderWidth является подклассом nn.Module, который позволяет вам использовать .to (устройство).Это означает только то, что все другие объекты nn.Module или nn.Parameters, которые являются членами вашего объекта RoadShoulderWidth, перемещаются на устройство.Как видно из вашего примера, их нет, поэтому ничего не происходит.

В целом PyTorch не перемещает код в графический процессор, а передает данные.Если все данные операции Pytorch находятся на GPU (например, a + b, a и b на GPU), то операция выполняется на GPU.Вы можете перемещать данные с помощью .to (устройство), если объект является torch.Tensor.

PyTorch может выполнять только свои собственные операции на графическом процессоре.Невозможно выполнить код OpenCV на графическом процессоре.

...