avg_cost = fluid.layers.mean(x=cost) 调用places = fluid.layers.get_places() 获取所有可用的计算设备 。可以通过设置 CUDA_VISIBLE_DEVICES 来控制可见 GPU 的数据。 pd = fluid.layers.ParallelDo(places) 指定将在 那些设备上并行地执行。 parallel_do 会构建一段 context,在其中定义要并行执行的计算,调...
1,常用方法总结 '''===1,资源配置==='''paddle.fluid.is_compiled_with_cuda() paddle.set_device('gpu:0'/'cpu') paddle.set_device('gpu:0')ifuse_gpuelsepaddle.set_device('cpu')'''===2,tensor==='''#***
#查看GPU设备 import paddle print(paddle.device.get_device()) import paddle paddle.fluid.is_compiled_with_cuda() /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages/_distutils_hack/__init__.py:18: UserWarning: Distutils was imported before Setuptools, but importing Setuptools als...
framework.cpu_places() /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages/paddle/fluid/framework.py in cuda_places(device_ids) 312 """ 313 assert core.is_compiled_with_cuda(), \ --> 314 "Not compiled with CUDA" 315 if device_ids is None: 316 device_ids = _cuda_...
PHI算子库算子架构统一:将原算子体系下剩余的350+算子内核全部统一到PHI算子库中,以及原算子体系中的算子定义方式也都统一为PHI算子库的算子定义形式(基于YAML配置定义算子),提升了架构统一性,降低了框架开发的理解成本;将PHI算子库依赖的Fluid头文件全部解耦,并独立编译为动态链接库,为框架的二次开发提供更轻量的算子...
OSError: (External) CUDA error(3), initialization error. [Hint: 'cudaErrorInitializationError'. The API call failed because the CUDA driver and runtime could not be initialized. ] (at /paddle/paddle/fluid/platform/gpu_info.cc:355)
OSError: (External) Nccl error, unhandled cuda error (at /paddle/paddle/fluid/platform/collective_helper.cc:100) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 解决方法 我的cuda是10.2的 ,paddle版本是2.1.3 apt-get install libnccl2=2.5.6-1+cuda10.2 libnccl-dev=2.5.6-1+cuda10.2 ...
WARNING:root:You are using GPU version Paddle Fluid, But Your CUDA Device is not set properlyHi...
NOTE:如使用GPU预测,则需要在启动服务之前,请设置CUDA_VISIBLE_DEVICES环境变量,否则不用设置。 Step2. 发送预测请求 配置好服务端,以下数行代码即可实现发送预测请求,获取预测结果 import requests import json # 指定用于预测的文本并生成字典{"text": [text_1, text_2, ... ]} ...
docurl=/documentation/docs/zh/2.0/install/pip/windows-pip.html#anchor-24 官网文档中gpu版本安装也是paddlepaddle,不是paddlepaddle-gpu;安装完成后检查 fluid.install_check.run_check()显示可以在多GPU/CPU环境上运行,但是无法调用fluid.core.get_cuda_device_count()方法。是否是官网文档出错,实际安装了CPU版本?