import torch # 检查是否有可用的GPU if torch.cuda.is_available(): # 获取当前GPU设备ID(在设置了CUDA_VISIBLE_DEVICES后,这里的索引将基于可见设备) current_device = torch.cuda.current_device() print(f"Using GPU: {torch.cuda.get_device_name(current_device)}") else: print("CUDA is not availabl...
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python trainval_net.py --dataset pascal_voc --net res101 --bs 1 --nw 1 --lr 0.001 --lr_decay_step 5 --cuda 为方便调试,直接在pycharm下跑训练程序,需做如下设置: (1)在pychram中打开该项目文件夹,然后打开trainval_net.py(对应命令行执行的文件)程序,在pycharm中file...
3. 使用特定的GPU设备:如果你的系统上有多个GPU设备,并且想要在特定的GPU上运行PyTorch脚本,可以使用CUDA_VISIBLE_DEVICES环境变量来设置要使用的GPU设备的索引。例如,假设你要在第一个GPU上运行脚本,可以使用以下命令: “` CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python script.py “` 这将只在索引为0的GPU设备上运行脚本。 4...
logger.info(f'#gpus: {gpus}') logger.info(f'---devices: {args.local_rank}') device = torch.device('cuda:{}'.format(args.local_rank)) torch.cuda.set_device(device) torch.distributed.init_process_group(backend="nccl", init_method="env://",) print(f'{args.local_rank}|{dist.get_...
os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]=args.device# 此处设置程序使用哪些显卡 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16. 17. 18. 19. 20. 21. 22. 23. 24. 25. 26. 27. 28. 29. 30. 31. 32. 33. ...
os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = args.device # 此处设置程序使用哪些显卡 required - 必需参数,通常-f这样的选项是可选的,但是如果required=True那么就是必须的了 1 sys.argv 如果脚本很简单或临时使用,没有多个复杂的参数选项,可以直接利用sys.argv将脚本后的参数依次读取(读进来的默认是字符串格式)。
:${LD_LIBRARY_PATH+:$LD_LIBRARY_PATH}elseexportDYLD_LIBRARY_PATH=${JAVA_HOME}/jre/lib/amd64/server:${DEPENDENCE_HOME}/lib:${LITTLEBOY_HOME}/lib${DEVICE_LIB}:${LD_LIBRARY_PATH+:$LD_LIBRARY_PATH}fiexportCUDA_VISIBLE_DEVICES=0 配置LittleBoy计算集群#...
Fairseq支持单GPU/多GPU/多机器等多种训练方式,在默认情况下,会根据当前机器的GPU数量来确定训练方式。在绝大多数情况下,这部分参数都不需要关心,而是通过系统环境变量的方式,export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,来指定单卡/多卡训练。 如果所使用的GPU支持半精度,那么可以通过参数--fp16来进行混合精度训练,可以极大...
('--gpu_device', type=str, default='') parser.add_argument('-f', type=str, default='') args = parser.parse_args() os.environ['KMP_DUPLICATE_LIB_OK'] = 'True' os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = args.gpu_device evaluate(args.landlord, args.landlord_up, args.landlord_down, ...
# output=$(deepspeed --include localhost:$CUDA_VISIBLE_DEVICES {{.ScriptFile}} \ deepspeed /app/llmops_deepspeed_main.py \ --data_path $GENERAL_DATA_PATH \ --data_output_path $OUTPUT_DIR/data_output \ --data_split 9,1,0 \ --model_name_or_path $BASE_MODEL_PATH \ --per_device_...