单显卡

先看单显卡如何实现训练：
第一步：检查环境内是否有cuda环境，如果有则将device 设置为cuda，如果没有则设置为cpu

 device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")

第二步：定义模型，并将模型放入device。

model = mobilenet_v3_large(pretrained=True)
model.to(DEVICE)

第三步：将数据放入device中

 for batch_idx, (data, target) in enumerate(train_loader):
        data, target = data.to(device, non_blocking=True), target.to(device, non_blocking=True)

第四步：保存模型

torch.save(model, 'model_.pth')

接下来，我们看看多显卡训练过程和单显卡有何不同

多显卡

第一步：检查环境内是否有cuda环境，如果有则将device 设置为cuda:0，如果没有则设置为cpu。

 device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu")

第二步：定义模型，并将模型放入device。如果环境中有多张显卡，则使用torch.nn.DataParallel方法加载模型，实现多卡训练。

model = mobilenet_v3_large(pretrained=True)
model.to(DEVICE)
if torch.cuda.device_count() > 1:
    print("Let's use", torch.cuda.device_count(), "GPUs!")
    model = torch.nn.DataParallel(model)

第三步：将数据放入device中。数据默认加载到第一张显卡上。

 for batch_idx, (data, target) in enumerate(train_loader):
        data, target = data.to(device, non_blocking=True), target.to(device, non_blocking=True)

第四步：保存模型，判断是否是多张显卡训练出来的模型。如果是多张显卡训练的模型则要保存model.module。

 if isinstance(model, torch.nn.DataParallel):
                torch.save(model.module, 'model_.pth')
            else:
                torch.save(model, 'model_.pth')