pytorch 訓練中， dataset 應該吐出來的資料就是轉 cuda 還是應該在輸入 model 之前再轉 cuda 就好?

 

在 PyTorch 的訓練過程中，通常是在輸入 model 之前再轉 CUDA 比較好，而不是在 Dataset 裡面就轉 CUDA。主要原因如下：

為什麼在輸入 model 前再轉 CUDA 比較好？

靈活性更高：這樣你可以輕鬆切換設備（例如從 GPU 切換到 CPU）而不用修改 Dataset 的程式碼。
節省記憶體：DataLoader 會預先加載多個 batch，如果一開始就轉 CUDA，會佔用大量 GPU 記憶體。
加速資料加載：利用 CPU 進行資料預處理（如 transforms），並在 model 輸入前 再轉 CUDA 可以更有效率地利用硬體資源。


正確做法：在輸入 model 前轉 CUDA
通常會在 訓練迴圈 中轉換，如下範例：

# 假設你已經定義了 Dataset 和 DataLoader
device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')
model = CustomModel(num_classes).to(device)

# 迴圈開始
for inputs, labels in dataloader:
    # 在輸入 model 前再轉 CUDA
    inputs = inputs.to(device)
    labels = labels.to(device)
    
    # 前向傳遞
    outputs = model(inputs)
    loss = criterion(outputs, labels)
    
    # 反向傳遞與更新權重
    optimizer.zero_grad()
    loss.backward()
    optimizer.step()

什麼情況下可以在 Dataset 裡面就轉 CUDA？

特例 1：專用於單一 GPU 訓練且記憶體充足。如果你只會用一張 GPU 訓練，且 GPU 記憶體夠大，也可以考慮在 Dataset 中轉 CUDA，但這不太靈活。
特例 2：自定義加速需求。某些特定的資料前處理操作在 GPU 上進行會更快，但這種情況比較少見。

總結：

推薦做法：在輸入 model 前轉 CUDA。

不推薦：在 Dataset 裡面就轉 CUDA，除非有特別需求。