Cómo verificar la versión de GPU en PyTorch

PyTorch es una biblioteca de aprendizaje automático de código abierto que proporciona dos características de alto nivel: operaciones tensoriales con soporte para GPU y redes neuronales profundas construidas sobre un sistema de cálculo de gradientes automáticamente diferenciado. PyTorch es conocido por su simplicidad y facilidad de uso, especialmente en comparación con otras bibliotecas de aprendizaje profundo como TensorFlow.

Uno de los aspectos más importantes de PyTorch es su capacidad para utilizar la GPU para acelerar sus operaciones tensoriales. Esto es especialmente útil cuando se trabaja con grandes cantidades de datos o modelos complejos, donde el uso de la GPU puede resultar en un aumento significativo de la velocidad.

En este artículo, discutiremos cómo verificar si PyTorch está utilizando la GPU, cómo verificar la versión de CUDA que PyTorch está viendo, cómo manejar múltiples versiones de CUDA para diferentes versiones de PyTorch y cómo resolver problemas comunes relacionados con el uso de la GPU en PyTorch. Esperamos que este artículo sea útil para aquellos que están empezando a trabajar con PyTorch y quieren entender mejor cómo interactúa con la GPU.

Cómo verificar si PyTorch está utilizando la GPU

Para verificar si PyTorch está utilizando la GPU, puedes usar el método is_available() del módulo torch.cuda. Este método devuelve True si una GPU está disponible y PyTorch puede usarla, y False en caso contrario. Aquí tienes un ejemplo de cómo puedes usar este método:

import torch

if torch.cuda.is_available():
    print("PyTorch puede usar la GPU.")
else:
    print("PyTorch no puede usar la GPU.")

Si ves el mensaje “PyTorch puede usar la GPU”, entonces PyTorch está configurado correctamente para usar la GPU. Si ves el mensaje “PyTorch no puede usar la GPU”, entonces hay algún problema que impide que PyTorch use la GPU. Esto podría deberse a varios factores, como que no tienes una GPU, los controladores de la GPU no están instalados correctamente, o PyTorch no está instalado con soporte para CUDA.

Es importante tener en cuenta que incluso si torch.cuda.is_available() devuelve True, esto no significa necesariamente que PyTorch esté utilizando la GPU para todas las operaciones. PyTorch sólo utilizará la GPU para las operaciones si le indicas explícitamente que lo haga. Puedes hacer esto moviendo tus tensores y modelos a la GPU con el método .to(), como en el siguiente ejemplo:

tensor = torch.tensor([1, 2, 3])
tensor = tensor.to('cuda')

model = MyModel()
model = model.to('cuda')

En este ejemplo, tanto el tensor como el modelo se han movido a la GPU, por lo que PyTorch realizará todas las operaciones con ellos en la GPU. Si no mueves tus tensores y modelos a la GPU, PyTorch realizará las operaciones con ellos en la CPU, incluso si una GPU está disponible.

Cómo verificar la versión de CUDA que PyTorch está viendo

Para verificar la versión de CUDA que PyTorch está viendo, puedes usar el atributo version del módulo torch.version. Este atributo es una cadena de texto que contiene la versión de PyTorch y la versión de CUDA que PyTorch fue compilado para usar. Aquí tienes un ejemplo de cómo puedes usar este atributo:

import torch

print(torch.version.cuda)

Este código imprimirá la versión de CUDA que PyTorch fue compilado para usar. Por ejemplo, si ves 10.2, eso significa que PyTorch fue compilado para usar CUDA 10.2.

Es importante tener en cuenta que la versión de CUDA que PyTorch está viendo puede no ser la misma que la versión de CUDA que está instalada en tu sistema. Esto se debe a que PyTorch se compila con soporte para una versión específica de CUDA, y esa es la versión que PyTorch utilizará, independientemente de las versiones de CUDA que estén instaladas en tu sistema.

Si necesitas que PyTorch use una versión diferente de CUDA, tendrás que instalar una versión de PyTorch que haya sido compilada para esa versión de CUDA. Puedes hacer esto usando el administrador de paquetes pip o conda, especificando la versión de PyTorch y CUDA que deseas instalar. Por ejemplo, el siguiente comando instalará PyTorch 1.7.0 con soporte para CUDA 10.2:

pip install torch==1.7.0+cu102 torchvision==0.8.1+cu102 torchaudio===0.7.0 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

En este comando, torch==1.7.0+cu102 especifica que deseas instalar PyTorch 1.7.0 con soporte para CUDA 10.2. Deberás cambiar estos números para instalar la versión de PyTorch y CUDA que necesitas. Puedes encontrar una lista de las versiones de PyTorch y CUDA disponibles en la página de descargas de PyTorch.

Cómo manejar múltiples versiones de CUDA para diferentes versiones de PyTorch

Manejar múltiples versiones de CUDA para diferentes versiones de PyTorch puede ser un desafío, especialmente si estás trabajando en un entorno donde necesitas cambiar entre diferentes proyectos que requieren diferentes versiones de CUDA.

Una solución a este problema es utilizar entornos virtuales. Los entornos virtuales son una característica de Python que te permite crear un entorno aislado para cada proyecto. Cada entorno virtual puede tener su propia versión de Python, PyTorch, CUDA y cualquier otra biblioteca que necesites. Esto significa que puedes tener un entorno virtual para un proyecto que requiere PyTorch con CUDA 10.2, y otro entorno virtual para un proyecto que requiere PyTorch con CUDA 11.1, por ejemplo.

Aquí tienes un ejemplo de cómo puedes crear un entorno virtual con conda, instalar una versión específica de PyTorch y CUDA, y luego cambiar entre entornos virtuales:

# Crear un entorno virtual llamado "pytorch_cuda102"
conda create -n pytorch_cuda102 python=3.8

# Activar el entorno virtual
conda activate pytorch_cuda102

# Instalar PyTorch con CUDA 10.2
pip install torch==1.7.0+cu102 torchvision==0.8.1+cu102 torchaudio===0.7.0 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

# Ahora puedes trabajar en tu proyecto con PyTorch y CUDA 10.2

# Cuando termines, puedes desactivar el entorno virtual
conda deactivate

# Y luego activar un entorno virtual diferente para otro proyecto
conda activate otro_entorno

En este ejemplo, conda create -n pytorch_cuda102 python=3.8 crea un nuevo entorno virtual llamado “pytorch_cuda102” con Python 3.8. Luego, conda activate pytorch_cuda102 activa el entorno virtual, y pip install torch==1.7.0+cu102 torchvision==0.8.1+cu102 torchaudio===0.7.0 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html instala PyTorch con CUDA 10.2 en el entorno virtual. Finalmente, conda deactivate desactiva el entorno virtual, y conda activate otro_entorno activa un entorno virtual diferente.

Usando esta técnica, puedes manejar fácilmente múltiples versiones de CUDA para diferentes versiones de PyTorch. Solo recuerda que cada vez que cambies de proyecto, necesitarás activar el entorno virtual correcto.

Resolución de problemas comunes

Aquí hay algunos problemas comunes que puedes encontrar al trabajar con PyTorch y CUDA, y cómo puedes resolverlos:

1. PyTorch no puede ver la GPU: Si torch.cuda.is_available() devuelve False pero tienes una GPU y los controladores de la GPU están instalados correctamente, es posible que PyTorch no esté instalado con soporte para CUDA. Para resolver este problema, puedes intentar reinstalar PyTorch con soporte para CUDA. Puedes hacer esto usando pip o conda, especificando la versión de PyTorch y CUDA que deseas instalar.

2. PyTorch está viendo una versión incorrecta de CUDA: Si torch.version.cuda devuelve una versión de CUDA que no es la que está instalada en tu sistema, es posible que PyTorch haya sido compilado para usar una versión diferente de CUDA. Para resolver este problema, puedes intentar reinstalar PyTorch con soporte para la versión correcta de CUDA.

3. PyTorch no está utilizando la GPU para las operaciones: Si has movido tus tensores y modelos a la GPU pero PyTorch todavía está realizando las operaciones en la CPU, es posible que no estés utilizando la GPU correctamente. Para resolver este problema, puedes revisar tu código para asegurarte de que estás moviendo tus tensores y modelos a la GPU antes de realizar las operaciones con ellos.

4. Problemas de memoria de la GPU: Si estás obteniendo errores de memoria de la GPU, como CUDA out of memory, es posible que estés intentando realizar operaciones que requieren más memoria de la que tu GPU tiene disponible. Para resolver este problema, puedes intentar reducir el tamaño de tus lotes, reducir el tamaño de tu modelo, o utilizar una GPU con más memoria.

Esperamos que estos consejos te ayuden a resolver cualquier problema que puedas tener al trabajar con PyTorch y CUDA. Si tienes algún problema que no se menciona aquí, te recomendamos que busques en los foros de la comunidad de PyTorch, como PyTorch Discuss o Stack Overflow, donde es probable que alguien más haya tenido el mismo problema y haya encontrado una solución. ¡Buena suerte!