model.cuda()可与 PyTorch 的torch.nn.DataParallel或torch.nn.parallel.DistributedDataParallel配合,将模型分布到多个 GPU 上,进一步提升训练速度。 工作原理 model.cuda()背后执行了以下步骤: 分配GPU 显存:为 GPU 分配足够的内存空间来存储模型参数和缓冲区。 数据传输:将模型参数从 CPU 复制到 GPU 显存。 更新设...
使用nn.DataParallel进行多GPU并行时,一定要包含gpu0,否则报错; RuntimeError: module must have its parameters and buffers on device cuda:1 (device_ids[0]) but found one of them on device: cuda:0 原因在于tensor默认位于gpu0 解决办法是:若想使用gpu1和gpu2,程序开头多加一条语句 os.environ["CUDA_...
model = torch.nn.DataParallel(model).cuda() # 多卡 1. 2. 3. 差别在于多卡并行的模型每层的名称前多了一个“module” 4.4 情况分类讨论 4.4.1 单卡保存+单卡加载 import os import torch from torchvision import models os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '0' #这里替换成希望使用的GPU编号 model...
matrix1,matrix2,out=output)TypeError:torch.addmm received an invalid combination of arguments-got(int,torch.cuda.FloatTensor,int,torch.FloatTensor,torch.cuda.FloatTensor,out=torch.cuda.FloatTensor),but expected one of:*(torch.cuda.FloatTensor source,torch.cuda.FloatTensor mat1,torch.cuda.FloatTensor ma...
model.cuda() #如果是多GPU os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = "0,1,2,3" device_ids = [0,1,2,3] net = torch.nn.Dataparallel(net, device_ids =device_ids) net = torch.nn.Dataparallel(net) # 默认使用所有的device_ids net = net.cuda() ...
这将使得CUDA可见的设备为第1块和第2块显卡。 在ModelScope中使用双显卡 在ModelScope中进行模型训练或者相关操作时,通常不需要额外的设置就可以直接利用已经设置好的环境变量来使用两块显卡。 模型训练示例 假如您正在使用PyTorch框架,在定义模型和数据加载器之后,可以使用torch.nn.DataParallel或torch.nn.parallel.Dist...
Using Torch.nn.DataParallel to train model, the output of the model becomes list type, the number of lists is batch size. The first epoch training output is normal,the output types are as follows: model= torch.nn.DataParallel(model,device_ids=[0,1]).to('cuda') out = model(data) # ...
torch.cuda.amp.autocast:autocast主要用作上下文管理器或者装饰器,来确定使用混合精度的范围。 torch.cuda.amp.GradScalar:GradScalar主要用来完成梯度缩放。 可见自动混合精度正是PyTorch 1.6的最大更新。这就带来了几个问题: 什么是自动混合精度训练? 为什么需要自动混合精度?
解决方法1:由于用DataParallel训练的模型数据并行方式的,key中会包含”module“关键字,加载时直接用: model = ResNet50().cuda() model = nn.DataParallel(model) checkpoint = torch.load(‘./ResNet50.pth’) # 预训练模型的地址 model.load_state_dict(checkpoint['state_dict']) ...
我把model和model.cuda()放在GPU上。如果我将一个大映像传递给model,它会分配GPU0的所有内存,然后在不分配任何GPU1内存的情况下引发CUDA out of memory错误。因为每个forward()只有一个图像,所以我不能使用这样的torch.nn.DataParallel东西来分割输入。在将图像传递给model时,有没有办法使用GPU的所有内存?我使用Pyth...