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PyTorchは、オープンソースのPython向けの機械学習ライブラリ。Facebookの人工知能研究グループが開発を主導しています。強力なGPUサポートを備えたテンソル計算、テープベースの自動微分による柔軟なニューラルネットワークの記述が可能です。

Python

Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

自然言語処理

自然言語処理は、日常的に使用される自然言語をコンピューターに処理させる技術やソフトウェアの総称です。

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GPUがPytorchで使えない

rikubon_

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PyTorchは、オープンソースのPython向けの機械学習ライブラリ。Facebookの人工知能研究グループが開発を主導しています。強力なGPUサポートを備えたテンソル計算、テープベースの自動微分による柔軟なニューラルネットワークの記述が可能です。

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自然言語処理は、日常的に使用される自然言語をコンピューターに処理させる技術やソフトウェアの総称です。

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投稿2020/08/18 15:18

自然言語処理でGPUを使用するとRuntimeError: expected device cuda:0 but got device cpuというエラーが出てしまいまいます。試したことはこのエラーを検索しましたがいろいろ出てきましたが、どこのコードを改善するかわかりませんでした。

Python

1class PositionalEncoder(nn.Module): 2 def __init__(self, d_model=300, max_seq_len=256): 3 super().__init__() 4 5 self.d_model = d_model 6 7 pe = torch.zeros(max_seq_len, d_model) 8 9 for pos in range(max_seq_len): 10 for i in range(0, d_model, 2): 11 pe[pos, i] = math.sin(pos / (10000 ** ((2 * i)/d_model))) 12 pe[pos, i + 1] = math.cos(pos / 13 (10000 ** ((2 * i)/d_model))) 14 self.pe = pe.unsqueeze(0) 15 self.pe.requires_grad = False 16 17 def forward(self, x): 18 ret = math.sqrt(self.d_model)*x + self.pe 19 return ret

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meg_

2020/08/18 16:00

> 自然言語処理でGPUを使用するとRuntimeError: expected device cuda:0 but got device cpuというエラーが出てしまいまいます。 他のGPUを使ったプログラムは問題なく動作するのでしょうか?
rikubon_

2020/08/18 16:04

はい。問題なく使用することができました。
meg_

2020/08/18 16:33

エラーはどこの行で発生しますか?
tiitoi

2020/08/19 03:01 編集

GPU が使えないというエラーではなく、デバイスが GPU のテンソルとデバイスが CPU のテンソルを混ぜて演算しようとして、デバイスが違うから演算できないというエラーです。 エラーがどこで出ているのかわかりませんが、デバイスが CPU のテンソルを to("cuda") で GPU に変更した上で演算を行えばエラーはでないはずです。 https://pystyle.info/pytorch-how-to-specify-the-device-for-calculation/#outline__4
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