Что такое torch.device()

Часто в коде для обучения нейросетей на торче можно встретить конструкцию, которая использует внутри себя метод device():

device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')

Это очень важная штука. При помощи нее мы определяем, где должны храниться тензоры. Тут мы как бы сообщаем, что хотим пользоваться GPU-ускорением, когда оно доступно, но при его отсутствии откатываться обратно к вычислениям на CPU.

Дальше остается только в нужных местах приписывать .to(device). Это удобный способ отправлять параметры устройства на GPU, если в качестве device задан GPU, так как иначе (если device == CPU) ничего делаться не будет.

P.S. Важно перенести параметры устройства на соответствующее устройство прежде, чем передавать их оптимизатору; иначе оптимизатор не сможет правильно отслеживать параметры!

😻 #python #NN

А мы написали нашу первую статью на Хабр!

Посвятили ее крутой библиотеке RecTools от коллег из МТС. Внутри:

▶️за что мы так любим эту библиотеку;
▶️ликбез по основным рексис-моделям (ItemKNN, ALS, SVD, Lightfm, DSSM);
▶️как готовить данные и запускать модели в библиотеке;
▶️как рассчитывать метрики;
▶️оставили много полезных дополнительных материалов.

Очень старались, так что ждем ваших реакций!

😻 #NN #train