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...
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...
if torch.cuda.is_available(): device = torch.cuda.current_device() num_gpu = torch.cuda.device_count() gpu_name = torch.cuda.get_device_name(device) print(f"当前系统有 {num_gpu} 个可用的GPU设备:") print(f"GPU设备名称: {gpu_name}") else: print("当前系统没有可用的GPU设备。")...
3. GPU的使用 3.1 GPU VS GPU 3.2 数据迁移至GPU 3.3 多GPU并行运算 4. Pytorch的常见报错 5.总结 通过前面得文章,我们就可以通过pytorch搭建一个模型并且进行有效得训练,而模型搭建完了之后我们要保存下来,以备后面得使用,并且在大型任务中我们不可能从头自己搭建模型,往往需要模型得迁移,为了提高训练效率,我们往...
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 ...
CUDA是NVIDIA提供的并行计算平台和编程模型,用于利用GPU进行高性能计算。当在PyTorch中使用CUDA时,有时会遇到"PyTorch CUDA错误:遇到非法内存访问"的问题。 这个错误通常是由以下几种情况引起的: 内存溢出:当模型或数据集过大时,可能会导致GPU内存不足,从而引发非法内存访问错误。解决方法包括减小模型规模、减少批量大小...
cuda:0for putting it on GPU number 0. Similarly, if you want to put the tensors on Generally, whenever you initialise a Tensor, it’s put on the CPU. You can move it to the GPU then. You can check whether a GPU is available or not by invoking thetorch.cuda.is_availablefunction....
利用如下命令,检测是否实现了GPU版本 import torch torch.cuda.is_available() 8,pytorch安装 win10/win11系统在安装完anaconda后直接 打开 然后配置 直接输入,安装完就OK了 conda install pytorch torchvision torchaudio pytorch-cuda=11.8 -c pytorch -c nvidia ...
Fix regression with device_mesh in 2.3.0 during initialization causing memory spikes (#124780) Fix crash of FSDP + DTensor with ShardingStrategy.SHARD_GRAD_OP (#123617) Fix failure with distributed checkpointing + FSDP if at least 1 forward/backward pass has not been run. (#121544) (#12...