2. 查看当前显存的使用情况 使用torch.cuda.memory_allocated()和torch.cuda.memory_reserved()来查看当前模型占用的显存和 GPU 的总显存。具体代码如下: # 获取 GPU 设备的数量gpu_count=torch.cuda.device_count()print(f"Number of available GPUs:{gpu_count}")# 查看每个 GPU 的显存使用情况foriinrange(g...
importtorch# 检查是否有可用的GPUiftorch.cuda.is_available():# 获取当前GPU设备device=torch.device('cuda')print(f'当前GPU设备:{torch.cuda.get_device_name()}')# 创建一个Tensor并将其移动到GPUtensor=torch.randn(1000,1000).to(device)# 查看当前已分配的GPU内存print(f'当前已分配的GPU内存:{torch...
Check Current Device: Find which GPU is currently active. torch.cuda.current_device() Select a Specific GPU: Specify a GPU by its index (if multiple are available). torch.cuda.set_device(0)# Use GPU 0 Check Memory Allocated: View how much memory is being used on a specific GPU. print...
本文将介绍解梯度检查点（Gradient Checkpointing），这是一种可以让你以增加训练时间为代价在 GPU 中训练大模型的技术。 我们将在 PyTorch 中实现它并训练分类器模型。梯度检查点 在反向传播算法中，梯度计算从损失函数开始，计算后更新模型权重。 图中每一步计算的所有导数或梯度都会被存储，直到计算出最终的更新梯...
num_worker大: 下一轮迭代的batch可能在上一轮/上上一轮...迭代时已经加载好了。 坏处是GPU memory...
现在,Tensorflow、pytorch等主流深度学习框架都支持多GPU训练。 比如Tensorflow,在tensorflow\python\framework中定义了device函数,返回一个用来执行操作的GPU设备的context manager对象。 def device(device_name_or_function): """Wrapper for `Graph.device()` using the default graph. ...
这个应该是你的bug导致的，如果你已经安装了cuda，且代码能获取到cuda，那就肯定能使用gpu训练。这种情况...
要列出当前所有可用的GPU和PyTorch,您可以按照以下步骤操作: 导入所需的库: 代码语言:txt 复制 import torch 检查系统中是否有可用的GPU设备: 代码语言:txt 复制 if torch.cuda.is_available(): device = torch.cuda.current_device() num_gpu = torch.cuda.device_count() gpu_name = torch.cuda.get_dev...
版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 举报，一经查实，本站将立刻删除。
intdevice;// gpu // Block 和被分配时调用者的 stream 是绑定的,即使释放了也无法给其他 stream 使用 cudaStream_t stream;// allocation stream stream_set stream_uses;// streams on which the block was used size_tsize;// block size in bytes ...