$ python -m paddle.distributed.launch --selected_gpus=0,1,2,3 --log_dir ./mylog train_multi_gpu.py paddle.distributed.launch表示启动分布式运行。 通过selected_gpus设置使用的GPU的序号。当前机器需要是多GPU卡的机器,通过命令watch nvidia-smi可以查看GPU的序号。 log_dir用于存放训练的log,如果不设置...
然后保存模型的时候使用paddle.jit.save方法即可 paddle.jit.save(model,"model") 1. 保存成功之后会生成三个文件model.pdiparams、model.pdiparams.info、model.pdmodel,如果使用paddle.jit.to_static装饰了多个forward方法,则会生成多个模型文件。 如果想要让保存的模型能够支持动态输入,只需要指定InputSepc参数即可 fro...
pip需要为当前的最新版本,需要你自己更新一下,如果不是最新版本,后面安装的时候会报warning,也会让你更新到最新版本的。 使用百度镜像命令安装paddle环境: python -m pip install paddlepaddle-gpu==1.8.4.post97 -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple 1. 安装完成后输入python进入python解释器。 输入: import...
首先需要安装带gpu的paddlepaddle。其次 在训练初始化中设置 with_gpu = os.getenv('WITH_GPU', '1') != '0' paddle.init(use_gpu=True, trainer_count=1) 0 回复 陈 陈抟老祖 #3 回复于2021-05 1切N随缘 #2 首先需要安装带gpu的paddlepaddle。其次 在训练初始化中设置 [代码] 为什么我报错 At...
使用"conda install -c paddle paddlepaddle-gpu"后,conda自动安装cudatoolkit 10.2和cudnn 7.6包以及paddlepaddle-gpu 2.0.0rc1。但是在运行代码时paddle总是找系统安装在"/usr/local/cuda"位置的cudatoolkit和cudnn。如果使用LD_LIBRARY_PATH=/conda/lib/path,则paddle提示找不到cuda. ...
深度学习框架原理解析:PaddlePaddle的多GPU并行训练方案在进行深度学习模型训练的时候,我们一般都会使用GPU来进行加速训练。当训练的样本只有百万级别的时候,单卡GPU基本就可以满足我们的需求,然而当训练样本量达到上千万,上亿级别之后,单卡训练的时间就会很长,远远
paddle-gpu: 1.8.4.post107 paddle: 1.8.1 服务器信息:nvidia-smi 部分代码: use_cuda = True place = fluid.CUDAPlace(0) if use_cuda else fluid.CPUPlace() exe = fluid.Executor(place) start_program = fluid.default_startup_program() exe.run(start_program...
PaddlePaddle-Gardener 3年前 源自github用户kractics: @haoyuying 并没有出现报错 程序是在运行的 只是从后台看仅仅使用 了cpu 没有使用gpu 导致模型识别速度很慢 PaddlePaddle-Gardener 3年前 源自github用户haoyuying: 试下在脚本最开始使用import os, 用os.environ设置CUDA_VISIBLE_DEVICES,同时在用object_det...
PaddlePaddle如何提高GPU的使用率? 关注问题写回答 登录/注册图形处理器(GPU) GPU 通用计算 PaddlePaddle PaddlePaddle如何提高GPU的使用率?目前cpu和gpu利用率都在20%左右,请问如何提高利用率。 项目是用parl做强化学习,项目地址: Baidu AI Studio - 一站式AI开…显示全部 ...