Pytorch 使用多个GPU运行LSTM时出现”输入和隐藏张量不在同一设备上”的问题

在本文中，我们将介绍使用 Pytorch 在多个 GPU 上运行 LSTM 时可能遇到的 “输入和隐藏张量不在同一设备上” 的问题。我们将分析导致这个问题的原因，并提供解决方案和示例代码。

问题描述

在使用 Pytorch 运行 LSTM 时，如果将输入数据和隐藏状态张量都放置在不同的 GPU 设备上，可能会遇到如下错误信息：

RuntimeError: input and hidden tensors are not at the same device, found input tensor at cpu and hidden tensor at cuda:0

出现这个错误的原因是输入数据张量和隐藏状态张量的设备不一致，导致无法在 GPU 上进行计算。

解决方案

要解决这个问题，需要将输入数据张量和隐藏状态张量都放置在同一个 GPU 设备上。下面是两种常用的解决方案。

方案一：在数据加载时将数据移动到相同的设备

这种方案是在加载数据时，将数据张量放置在和隐藏状态张量相同的 GPU 设备上。可以使用 .to(device) 方法来实现设备间的数据迁移。

# 将输入数据张量和隐藏状态张量放置在相同的设备上
input_data = input_data.to(device)
hidden_state = hidden_state.to(device)

方案二：在 LSTM 模型创建时指定设备

这种方案是在创建 LSTM 模型时，指定模型和模型参数所在的设备。可以使用 .to(device) 方法来指定设备。

# 创建 LSTM 模型并指定设备
lstm_model = LSTMModel(input_size, hidden_size).to(device)

示例代码

下面是一个使用多个 GPU 运行 LSTM 的示例代码。我们使用方案一来解决 “输入和隐藏张量不在同一设备上” 的问题。

import torch
from torch import nn

# 定义 LSTM 模型
class LSTMModel(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, hidden_size):
        super(LSTMModel, self).__init__()
        self.lstm = nn.LSTM(input_size, hidden_size)

    def forward(self, input_data, hidden_state):
        output, new_state = self.lstm(input_data, hidden_state)
        return output, new_state

# 设置设备
device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")

# 创建输入数据张量和隐藏状态张量
input_data = torch.randn(10, 1, 5)  # 输入数据形状为 (batch_size, sequence_length, input_size)
hidden_state = torch.randn(1, 1, 10)  # 隐藏状态形状为 (num_layers, batch_size, hidden_size)

# 将输入数据张量和隐藏状态张量放置在相同的设备上
input_data = input_data.to(device)
hidden_state = hidden_state.to(device)

# 创建 LSTM 模型并指定设备
lstm_model = LSTMModel(input_size=5, hidden_size=10).to(device)

# 在 GPU 上运行 LSTM 模型
output, new_state = lstm_model(input_data, hidden_state)