torch 推理dataparallel predict_dataset

torch 推理dataparallel
predict_dataset
在PyTorch中，DataParallel是一个模块，它可以将模型复制到多个GPU上，并在每个GPU上并行地处理数据的一部分。

这对于利用多GPU加速模型的训练和推理特别有用。

以下是一个关于如何使用DataParallel进行模型推理并预测整个数据集的示例。

首先，确保你已经安装了PyTorch，并且你的机器上有多个可用的GPU。

python
import torch
import torch.nn as nn
from torch.utils.data import DataLoader
from torchvision import datasets, transforms
from torch.nn.parallel import DataParallel
# 假设我们有一个自定义的模型
class MyModel(nn.Module):
def __init__(self):
super(MyModel, self).__init__()
# ... 定义模型层 ...
def forward(self, x):
# ... 定义前向传播 ...
return x
# 实例化模型
model = MyModel()
# 检查是否有多个GPU可用
if torch.cuda.device_count() > 1:
print("Let's use", torch.cuda.device_count(), "GPUs!")
# 将模型包装在DataParallel中
model = DataParallel(model)
# 将模型移动到GPU上
model.to('cuda')
# 加载预训练权重（如果有的话）
# model.load_state_dict(torch.load('path_to_pretrained_weights.pth'))
# 假设我们有一个数据集
transform = pose([transforms.ToTensor()])
dataset = datasets.MNIST('data', train=False, download=True, transform=transform)
# 创建数据加载器
data_loader = DataLoader(dataset, batch_size=64, shuffle=False, num_workers=4)
# 将模型设置为评估模式
model.eval()
# 推理和预测整个数据集
predictions = []
with torch.no_grad():
for inputs, labels in data_loader:
# 将数据移动到GPU上
inputs, labels = inputs.to('cuda'), labels.to('cuda')
# 进行前向传播
outputs = model(inputs)
# 获取预测（例如，通过应用softmax）
_, preds = torch.max(outputs, 1)
# 将预测添加到列表中
predictions.extend(preds.cpu().numpy())
# 现在predictions包含了整个数据集的预测结果
在这个例子中，我们首先定义了一个自定义模型MyModel。

然后，我们检查是否有多个GPU可用，如果有，我们就用DataParallel来包装模型。

这样，模型就会在所有可用的GPU 上并行处理数据。

我们创建了一个数据加载器data_loader来迭代整个数据集。

然后，我们将模型设置为评估模式（model.eval()），这样模型中的任何dropout或batch normalization层就会知道它们不应该在推理时改变行为。

在with torch.no_grad():块中，我们遍历数据加载器，每次迭代都获取一批输入和标签。

我们将输入和标签移动到GPU上，执行前向传播，然后获取预测结果。

最后，我们将所有预测收集到一个列表中，并可以在之后分析或使用这些预测结果。

请注意，上述代码只是一个示例，你可能需要根据你的具体模型和数据集进行调整。

例如，如果你的模型输出不是分类分数，你可能需要不同的方式来获取预测结果。