Python打卡第34天

@浙大疏锦行

作业：

loss.item() 虽然只在 CPU 中执行，但它会触发一次 GPU → CPU 的强制同步，这是影响性能的关键！

`loss.item()` 做了什么？

数据原本在 GPU 上

训练时，loss 是一个 GPU 上的张量（比如 torch.cuda.FloatTensor）。
GPU 可以高效计算，但不能直接读取数值（就像工厂生产产品，但你要亲自去工厂拿货）。

.item() 的本质

loss.item() 做了 3 件事：
1. 暂停 GPU 计算：强制 GPU 停下当前所有任务（同步点）。
2. 把数据从 GPU 复制到 CPU（通过 PCIe 总线，就像用卡车从工厂运货到商店）。
3. 转换成 Python 数字（float 或 int），因为 Python 只能处理 CPU 数据。

为什么这么慢？

不是 .item() 本身慢，而是 GPU→CPU 的传输和同步慢！
每次调用 .item()，GPU 都要：
- 等所有并行计算完成（比如 1000 个 CUDA 核心都要停）。
- 走 PCIe 总线（带宽有限，延迟高）。
- 等 CPU 确认收到数据后才能继续计算。

call方法

在 Python 中，call 方法是一个特殊的魔术方法（双下划线方法），它允许类的实例像函数一样被调用。这种特性使得对象可以表现得像函数，同时保留对象的内部状态。

比如：

python 复制代码

# 不带参数的call方法
class Counter:
    def __init__(self):
        self.count = 0
    
    def __call__(self):
        self.count += 1
        return self.count

# 使用示例
counter = Counter()
print(counter())  # 输出: 1
print(counter())  # 输出: 2
print(counter())  # 输出: 3
print(counter.count)  # 输出: 3

python 复制代码

python 复制代码

# 带参数的call方法
class Adder:
    def __call__(self, a, b):
        print("唱跳篮球rap")
        return a + b

adder = Adder()
print(adder(3, 5))  # 输出: 8

python 复制代码

唱跳篮球rap
8

为什么 PyTorch 要用 __call__ 而不是直接暴露 forward？

封装性：__call__ 可以统一管理 forward 前后的逻辑（如自动梯度、Hook 机制）。
安全性：防止用户直接调用 forward 导致梯度丢失或计算图断裂。
一致性：让所有模块（nn.Linear、nn.Conv2d、自定义模型）都能用 module(x) 的方式调用。

Python打卡第34天

作业：

loss.item() 做了什么？

__call__方法

`loss.item()` 做了什么？

call方法