image_ids = open('VOCdevkit/VOC%s/ImageSets/Main/%s.txt'%(year, image_set)).read().strip().split() list_file = open('%s_%s.txt'%(year, image_set), 'w') for image_id in image_ids: list_file.write('%s/VOCdevkit/VOC%s/JPEGImages/%s.jpg'%(wd, year, image_id)) convert_ann...
model=ToyModel().cuda(device_ids[0])# 这里复制模型到GPU之上 ddp_model=DDP(model,device_ids)loss_fn=nn.MSELoss()# 接着进行训练 optimizer=optim.SGD(ddp_model.parameters(),lr=0.001)optimizer.zero_grad()outputs=ddp_model(torch.randn(20,10))labels=torch.randn(20,5).to(device_ids[0])los...
AttributeError: module 'torch._C' has no attribute '_cuda_setDevice'(在python命令后面加上 --gpu_ids -1) https://blog.csdn.net/weixin_39450145/article/details/104797786
func (plugin *NvidiaDevicePlugin) updateResponseForDeviceListEnvvar(response *pluginapi.ContainerAllocateResponse, deviceIDs ...string) { response.Envs[plugin.deviceListEnvvar] = strings.Join(deviceIDs, ",") } 可以看到,逻辑很简单,就是给容器添加了一个环境变量,value 为设备 id,具体 deviceID 提供了...
这篇文章可能看起来又长又密集，但你不必一次性阅读完。我的目标是让你了解存在的不同优化技术，并教...
labels = torch.randn(20,5).to(device_ids[0]) loss_fn(outputs, labels).backward() optimizer.step() 2.3.2 操作 示例之中使用了 cuda 方法把模型复制到 GPU 之上,注释中指出了是把模型的 parameters 和 buffers 移动到 GPU 之上。代码中实际就是使用 self._apply 来调用 cuda(device)。
用 watch -n 1 nvidia-smi 另外建议你不要光看Utilization，要看Power 功耗。仅仅是Utilization高的话...