我们使用torch.nn.DataParallel或torch.cuda.Parallel来支持多GPU训练: device=torch.device("cuda"iftorch.cuda.is_available()else"cpu")model=SimpleCNN().to(device)# 如果有多个GPUiftorch.cuda.device_count()>1:model=nn.DataParallel(model) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 5. 定义训练循环 在训练循环中,我...
pytorch调用gpu进行计算和训练 和测试 需要把 训练 数据 x y 和 模型 损失函数criterion.to(device) 都放到 gpu上 模型内部基于tensor 的计算结果不用 用gpu device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu') 模型定义: class BertClassificationModel(nn.Module): def __init__(sel...
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...
通过博主通过TensorFlow、keras、pytorch进行训练同样的模型同样的图像数据,结果发现,pyTorch快了很多倍,特别是在导入模型的时候比TensorFlow快了很多。合适部署接口和集成在项目中。 自动化学习。 pytorch 收藏该文 微信分享 洺剑残虹 粉丝- 36 关注- 8 +加关注 0 上一篇: Oracle 自增序列的生成 下一篇...
OneFlow对齐PyTorch的dataloader/dataset只是第一步,后续仍然面临着效率瓶颈等问题,因为即使使用了multiprocess的dataloader,在某些情况下,图像解码、python下调用c++ op执行各种transform时仍可能遭遇性能问题,造成训练过程中GPU打不满/等待CPU数据处理等情况,后续需要考虑更高效的解决方案(如dali等)。 ...
使用pytorch进行多GPU计算,这里默认会使用所有的GPU model = torch.nn.DataParallel(model) print(model) 1. 2. 将模型放到之前定义的device中: model.to(device) 1. 若我们只想使用1、3号显卡,那么我们可以用参数device_ids指定即可: model = torch.nn.DataParallel(model, device_ids=[0, 2]) ...