首先看你的device 如果是CPU，那么就是CPU内存不够加载模型的大小 就应该考虑：换成更大的CPU或者把模...
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', 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...
device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu") 1. 2. 3. 4. 5. 第三步,将data和model放置到device上 input = data.to(device) model = MyModule(...).to(device) 注意:如果有多个GPU,则model还需要多做一个操作(模型并行化) 第三步骤的多GPU版本如下: input = d...
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)。
DistributedDataParallel (DDP) 是 PyTorch 提供的一个用于分布式数据并行训练的模块,适用于单机多卡和多机多卡的场景。相比于 DataParallel,DDP 更加高效和灵活,能够在多个 GPU 和多个节点上进行并行训练。 DistributedDataParallel是多进程的,可以工作在单机或多机器中。DataParallel通常...
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 复制 torch.distributed.init_process_group(backend="nccl")model=DistributedDataParallel(model)# device_ids will include allGPUdevices bydefault ...
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...