gpu_count = torch.cuda.device_count() print('gpu_count=', gpu_count) #2.将张量在gpu和cpu间移动tensor= torch.rand((100, 100)) tensor_gpu = tensor.to('cuda:0') #或者tensor_gpu =tensor.cuda() print(tensor_gpu.device) print(tensor_gpu.is_cuda) tensor_cpu = tensor_gpu.to('cpu')...
print("The device is gpu begin?:",next(model.parameters()).is_cuda) device=torch.device("cuda:0"iftorch.cuda.is_available()else"cpu")# 有没有GPU model.to(device)# 移动模型到cuda print("The device is gpu later?:",next(model.parameters()).is_cuda) print("The device is gpu,",nex...
在没有梯度检查点的情况下，使用PyTorch训练分类模型 我们将使用PyTorch构建一个分类模型，并在不使用梯度检查点的情况下训练它。记录模型的不同指标，如训练所用的时间、内存消耗、准确性等。由于我们主要关注GPU的内存消耗，所以在训练时需要检测每批的内存消耗。这里使用nvidia-ml-py3库，该库使用nvidia-smi命令来...
3、低版本的pytorch所使用的低版本CUDA其实空间会比较,往往只有3gbi,对于超大数据集的训练,会占据几乎所有的GPU空间,此时我们需要对模型进行相应的调整,batch_size降低,以及不计算梯度等,具体见https://blog.csdn.net/weixin_43760844/article/details/113462431...
x_gpu = x_cpu.to(device) print("x_gpu:\ndevice: {} is_cuda: {} id: {}".format(x_gpu.device, x_gpu.is_cuda, id(x_gpu))) # pytorch已经弃用的方法 # x_gpu = x_cpu.cuda() # === module to cuda # flag = 0 flag = 1 if flag:...
eager模式量化 在torch.fx出现之前（pytorch1.8之前），量化可以在eager模式下进行。对一个resnet18进行...
torch.cuda.manual_seed_all():为所有可见 GPU 设置随机种子 torch.cuda.set_device():设置主 GPU 为哪一个物理 GPU,此方法不推荐使用 os.environ.setdefault("CUDA_VISIBLE_DEVICES", "2", "3"):设置可见 GPU 在PyTorch 中,有物理 GPU 可以逻辑 GPU 之分,可以设置它们之间的对应关系。 在上图中,如果执...
使用最接近Pytorch的torchscript的生态去加速模型，充分利用TensorRT和TVM等优秀的工具，不需要把模型拆成...
使用GPU训练模型时,但PyTorch报错“CUDAoutofmemory”。 -优选内容 GPU-使用Llama.cpp量化Llama2模型 模型之上的升级。Llama2训练语料相比Llama多40%,context长度由2048提升至4096,可以理解和生成更长的文本内容。 环境要求NVIDIA驱动: GPU驱动:用来驱动NVIDIA GPU卡的程序。本文以535.86.10为例。 CUDA:使GPU能够解....
1.当需要改变主GPU时,只需要修改如下:os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]="1,2,3"device_ids=[0,1,2]#此时的GPU从GPU1开始,使用三张GPU2.使用多张GPU时,batch_size大于1才能使得多张GPU都工作。 测试调用模型 G_model,_=getModel(args)iftorch.cuda.device_count()>1:G_model=nn.DataParallel(G_mo...