get_sentence_embedding用到GPU了吗

在你提供的示例代码中，get_sentence_embedding方法的实现并没有明确指出是否使用了GPU。然而，从你指明device='cuda'这一点来看，它应该尝试使用CUDA设备（通常是NVIDIA GPU）进行计算。如果执行时没有发现GPU占用，可能有以下原因：

1. 模型不支持GPU：

   • 虽然你在创建管道实例时指定了使用CUDA设备，但具体使用的模型可能会忽略这个设置。
   • 如果模型本身没有针对GPU优化，或者模型库中的实现不支持GPU，那么即使指定了CUDA设备，也可能不会看到GPU占用。

2. 环境配置问题：

   • 确保你的系统正确安装了CUDA和CuDNN，并且与你的PyTorch版本兼容。
   • 检查torch.cuda.is_available()返回的结果，以确保你的Python环境能够访问CUDA设备。

3. 资源限制：

   • 如果GPU内存不足，或者已经被其他进程占用，模型可能无法在GPU上运行。
   • 使用nvidia-smi命令检查当前的GPU状态，包括已分配的内存、正在运行的进程等。

4. 代码错误或优化问题：

   • 有时，尽管模型可以使用GPU，但是在某些情况下可能由于错误或性能优化问题导致GPU利用率较低。
   • 在这种情况下，你可能需要查看模型的源代码，或者联系模型开发者的社区寻求帮助。

为了确定get_sentence_embedding是否实际使用了GPU，你可以尝试以下操作：

• 使用torch.cuda.current_device()和torch.cuda.get_device_name()来检查当前使用的设备和设备名称。
• 监视GPU使用情况，例如通过nvidia-smi或类似的工具来观察GPU在调用get_sentence_embedding时是否有活动。
• 如果可能的话，查看模型的源代码或文档，了解其对硬件加速的支持情况。