PyTorch 隨機(jī)數(shù)生成占用 CPU 過高的問題

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今天在使用 pytorch 的過程中，發(fā)現(xiàn) CPU 占用率過高。經(jīng)過檢查，發(fā)現(xiàn)是因?yàn)橄仍?CPU 中生成了隨機(jī)數(shù)，然后再調(diào)用.to(device)傳到 GPU，這樣導(dǎo)致效率變得很低，并且CPU 和 GPU 都被消耗。

查閱PyTorch文檔后發(fā)現(xiàn)，torch.randn(shape, out)可以直接在GPU中生成隨機(jī)數(shù)，只要shape是tensor.cuda.Tensor類型即可。這樣，就可以避免在 CPU 中生成過大的矩陣，而 shape 變量是很小的。

因此，下面的代碼就可以進(jìn)行這種操作了。

noise = torch.cuda.FloatTensor(shape) if torch.cuda.is_available() else torch.FloatTensor(shape)
torch.randn(shape, out=noise)

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本文名稱：PyTorch隨機(jī)數(shù)生成占用CPU過高的解決方法-創(chuàng)新互聯(lián)
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