CPUで回してみた

今度はGPUを搭載していないPCで、CPUのみで処理できるか試してみた。まずはPytorchをインストール。

pip3 install torch torchvision torchaudio

Chapter 8のコードの# 8-16までを処理してみる。

Windowsだとエンコーディングエラーが出るため、

#8-14
dataset = json.load(open('ner-wikipedia-dataset/ner.json','r'))
は
dataset = json.load(open('ner-wikipedia-dataset/ner.json','r', encoding='UTF8'))

とし、後はGPUにロードしたり処理を指定する部分をコメントアウトする。

# 8-10
# bert_tc = bert_tc.cuda()

# 8-11
# encoding = { k: v.cuda() for k, v in encoding.items() } 

# 8-12
    # batch = { k: v.cuda() for k, v in batch.items() } # GPU

# 8-16
    # gpus=1,

これで今のところはエラーも出ずに走っているが、CPUは結構頑張っているようなのだけれど、やはりすごく遅い。やはりGPUすごい。というかdeep learningでは必須なのを実感した。