# 需要导入模块: from onmt import Utils [as 别名]# 或者: from onmt.Utils importuse_gpu[as 别名]def__init__(self, opt, dummy_opt={}):# Add in default model arguments, possibly added since training.self.opt = opt checkpoint = torch.load(opt.model, map_location=lambdastorage, loc: sto...
importrequestsimportjsonfrom action.get_rely importGetRelyfrom config.public_data import * from utils.ParseExcel importParseExcelfrom utils.HttpClient importHttpClientfrom action.data_store importRelyDataStorefrom action.check_result importCheckResultfrom action.write_result importwrite_resultfrom utils.Log i...
importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptim# 检查是否有可用的GPUiftorch.cuda.is_available():dev="cuda:0"else:dev="cpu"device=torch.device(dev)# 创建一个设备对象# 创建一个张量并移动到GPU上(如果可用)x=torch.tensor([1.0,2.0,3.0],device=device)y=torch.tensor([2.0,4.0,6.0],device=...
join(map(str, gpu_ids)), abort_if_notexists=False) Example 4Source File: utils.py From TensorVision with MIT License 5 votes def set_gpus_to_use(): """Set the gpus to use.""" if FLAGS.gpus is None: if 'TV_USE_GPUS' in os.environ: if os.environ['TV_USE_GPUS'] == '...
wrapperimportnmsfromlib.utils.testimportim_detectfromlib.nets.vgg16importvgg16fromlib.utils.timerimportTimeros.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = '0'#指定第一块GPU可用config = tf.ConfigProto()config.gpu_options.per_process_gpu_memory_fraction = 0.8# 程序最多只能占用指定gpu50%的显存config.gpu_...
示例5: multi_gpu ▲點讚 6▼ # 需要導入模塊: from keras import utils [as 別名]# 或者: from keras.utils importmulti_gpu_model[as 別名]defmulti_gpu(model, gpus=None, cpu_merge=True, cpu_relocation=False):'''Takes as input the model, and returns a model ...
了解Python代码的内存消耗是每一个开发人员都必须要解决的问题,这个问题不仅在我们使用pandas读取和处理CSV文件的时候非常重要,在我们使用GPU训练的时候还需要规划GPU的显存使用。尤其是我们在白嫖使用kaggle和colab时显得更为重要。 本篇文章我们将介绍两个 Python 库 memory_profiler和Pytorch-Memory-Utils,这两个库可以...
该算法基于架构空间中的连续松弛和梯度下降。它能够有效地设计用于图像分类的高性能卷积体系结构(在CIFAR-10和ImageNet上),以及用于语言建模的循环体系结构(在Penn Treebank和WikiText-2上)。只需要一个GPU。 官方链接 https://github.com/quark0/darts
test_loader = torch.utils.data.DataLoader(test_dataset, batch_size=64, num_workers=2, pin_memory=True,shuffle=False)#定义损失函数和优化器criterion = torch.nn.CrossEntropyLoss()optimizer = torch.optim.Adam(net.parameters(), lr=0.001,weight_decay=5e-4)#获取设备:如果有gpu就使用gpu,否则使用...
3.2 GPU环境配置 在大数据量、大模型炼丹的场景下,深度学习会耗费大量的算力及时间,这时可以用GPU来加速神经网络模型训练(唠叨一句,购置gpu首选大显存的!)。 如果硬件配置有nvdia的GPU的话(使用 AMD 的 GPU 也可行但很麻烦,相关信息可参阅:https://rocmdocs.amd.com/en/latest/),接下来就可以开始GPU开发环境cuda...