device = torch.device('cuda', args.local_rank) net = net.to(device) net = torch.nn.parallel.DistributedDataParallel(net, device_ids=[args.local_rank], output_device=args.local_rank 执行脚本如下: Node1: python mnsit.py --init-method file://PathToShareFile/MultiNode --rank 0 --world_s...
同问，请问博主现在解决了吗？
device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu") # 将模型放到多GPU上 model = Net() if torch.cuda.device_count() > 1: #如果gpu设备数目大于1个,同时使用两个GPU model = nn.DataParallel(model, [0, 1]) model.to(device) optimizer = optim.SGD(model.parameters(),...
device=torch.device("cuda:0"iftorch.cuda.is_available()else"cpu") 1. 第二步:定义模型,并将模型放入device。如果环境中有多张显卡,则使用torch.nn.DataParallel方法加载模型,实现多卡训练。 model=mobilenet_v3_large(pretrained=True) model.to(DEVICE) iftorch.cuda.device_count()>1: print("Let's use...
device 的设置你需要设置一个device参数,用来给你的数据加载到GPU上,由于你的数据会在不同线程中被加载到不同的GPU上,你需要传给他们一个参数device,用于a.to(device)的操作(a是一个tensor)device如下设置 ...
1. 关于cuda与to(device) model 与 data 全部采用 to(device)方法来迁移至显存中,其中model.to(device)中的device, 默认是cuda:0就可以。 但是在网络计算过程中的中间数据,要放到哪个设备上是要根据当时在哪一块卡上计算决定的,因此,应将device设置为当前相关数据在的卡,x.to(related_data.device)。
gpu_num= x#可用的gpu数量model =Model()ifgpu_num == 1:#单卡model =model.cuda(0)else:#多卡device_ids =list(range(gpu_num)) model= nn.DataParallel(model, device_ids=device_ids).cuda(device=device_ids[0]) ...#所有数据都需要先放到指定的第一张显卡上才能进行多卡训练data =data.cuda(0...
其实如果是使用单机多卡的情况下, 根据pytorch的官方代码distributeddataparallel, 是直接可以使用下面的代码的: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 复制 Cloud Studio代码运行 torch.distributed.init_process_group(backend="nccl")model=DistributedDataParallel(model)# device_ids will include allGPUdevices bydefault ...
Pytorch单机多卡训练(数据并行训练) Pytorch的数据并行训练,已经被封装的十分完善。全程只需两步: 1.将模型送入多GPU 2.将训练数据送入多GPU 0.判断GPU是否可用 device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu") 1.把模型送入多GPU ...