该函数见 pytorch-master\torch\cuda\__init__.py。 不过官方建议使用CUDA_VISIBLE_DEVICES,不建议使用 set_device 函数。 注:官方解释 如果服务器具有多个GPU,tensor.cuda()方法会将tensor保存到第一块GPU上,等价于tensor.cuda(0)。此时如果想使用第二块GPU,需手动指定tensor.cuda(1),而这需要修改大量代码,很...
在上面的代码中,我们首先检查是否有可用的GPU。如果GPU可用,我们将设备设置为cuda,否则设置为cpu。然后,我们创建一个张量并将其移动到所选的设备上。 示例 下面是一个简单的示例,演示如何在PyTorch中使用GPU: importtorch# 创建一个大小为5x3的随机张量x=torch.rand(5,3)# 将张量移动到GPUdevice=torch.device("...
importtorchdefget_gpu_info(): device = torch.device("cuda"iftorch.cuda.is_available()else"cpu")ifdevice.type=="cuda":# 获取当前GPU名字gpu_name = torch.cuda.get_device_name(torch.cuda.current_device())# 获取当前GPU总显存props = torch.cuda.get_device_properties(device) total_memory = pr...
10分钟内快速安装Tensorflow-GPU+cuda 06:23 200种鸟类智能检测与识别系统【python源码+Pyqt5 基于YOLOv8深度学习的200种鸟类智能检测与识别系统【python源码+Pyqt5界面+数据集 00:29 2023年了TensorFlow真的要被PyTorch比下去了吗?#TensorFlow #PyTorch #Python #人工智能 00:58 6-2-Tensorflow安装 #python #...
PyTorch指定GPU进行训练 原文链接 1 直接在终端中设定: CUDA_VISIBLE_DEVICES=1 python main.py 2 python代码中设定: import os os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0,1" 学习更多编程知识,请关注我的公众号: 代码的路
如何检查 PyTorch 是否正在使用 GPU? nvidia-smi 命令可以检测 GPU 活动,但我想直接从 Python 脚本中检查它。
借鉴: Windows10下CUDA, cuDNN, pytorch, torchvision的安装过程(一)---CUDA,cuDNN安装 等,自己操作过程和问题总结如下1.检测是否使用GPU①anaconda prompt >python >import torch >print(torch.cuda…
在模型训练的时候,往往使用的是多GPU的环境;但是在模型验证或者推理阶段,往往使用单GPU甚至CPU进行运算。那么中间有个保存和加载的过程。下面来总结一下。 多GPU进行训练 首先设置可见的GPU数量,有两种方式可以声明: 在shell脚本中声明: exportCUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3 ...
六、安装pyTorch(一种深度学习框架) 七、小结 参考文献 谨以此文章记录一下使用python配置GPU以及安装tensorflow和keras库的过程。 背景:希望在python中使用GPU进行深度学习(如CNN)训练,使用到的库有tensorflow, keras, sklearn, scipy. 主要的问题是如何安装版本合适的tensorflow和keras。
pytorch的验证: torch.cuda.is_available()-看是否使出为true即可 三、安装并配置tensorflow pip install --user -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple tensorflow-gpu==2.6.0 Tensorflow的配置代码块如下 Tensorflow的配置代码 importtensorflowastf#Helperlibrariesimportnumpyasnp ...