PyTorch 隨機數生成占用 CPU 過高的問題
今天在使用 pytorch 的過程中，發現 CPU 占用率過高。經過檢查，發現是因為先在 CPU 中生成了隨機數，然后再調用.to(device)傳到 GPU，這樣導致效率變得很低，并且CPU 和 GPU 都被消耗。
查閱PyTorch文檔后發現，torch.randn(shape, out)可以直接在GPU中生成隨機數，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行這種操作了。
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noise = torch.cuda.FloatTensor(shape) if torch.cuda.is_available() else torch.FloatTensor(shape)torch.randn(shape, out=noise) |
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