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...
importtorch# 检查 CUDA 是否可用iftorch.cuda.is_available():print("CUDA is available! You can use a GPU.")# 获取可用 GPU 的数量num_gpus=torch.cuda.device_count()print(f"Number of GPUs:{num_gpus}")# 获取当前设备current_device=torch.cuda.current_device()print(f"Current GPU Device:{curre...
importtorch# 检查是否有CUDA支持iftorch.cuda.is_available():print("CUDA is available!")# 获取可用的GPU数量num_gpus=torch.cuda.device_count()print(f"Number of GPUs:{num_gpus}")else:print("CUDA is not available. Please check your environment.") 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. ...
deftrain(model, data_loader, optimizer):# Use GPU if available, otherwise CPUdevice = torch.device('cuda'iftorch.cuda.is_available()else'cpu') model.to(device)# Set the model to training mode (to enable backpropagation)model.train() train_loss =0# Feed the batches of data forward throu...
在PyTorch中判断GPU是否可用,可以通过以下步骤实现: 导入PyTorch库: 首先,你需要导入PyTorch库。这是使用PyTorch进行任何操作的前提。 python import torch 使用torch.cuda.is_available()函数判断GPU是否可用: torch.cuda.is_available()是一个布尔函数,用于检查CUDA(Compute Unified Device Architecture,计算统一设备架构...
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。 作为机器学习从业者,我们经常会遇到这样的情况,想要训练一个比较大的模型,而 GPU 却...
简介: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。 作为机器学习从业者,我们经常会遇到这样的情况,想要训练一个比较大的模型,而 GPU 却因为内存不足而无法训练它。当我们在出于安全原因不允许在...
if__name__ =="__main__":importosimporttorch.multiprocessing as mp # 世界大小:总共的进程数world_size =4 # 使用mp.spawn启动多个进程mp.spawn(main, args=(world_size,), nprocs=world_size, join=True) 2. 多GPU训练的三种架构组织方式
下面是一个完整的示例代码,用于检查PyTorch中GPU是否可用: importtorchdefcheck_gpu_availability():iftorch.cuda.is_available():print("GPU is available.")else:print("GPU is not available.")if__name__=="__main__":check_gpu_availability() ...
importtorchdefcheck_tensor_location():# 创建一个 3x3 的随机张量,并保持在 CPU 上tensor_cpu=torch.randn(3,3)print("初始张量位置:",'GPU'iftensor_cpu.is_cudaelse'CPU')# 将张量转移到 GPUiftorch.cuda.is_available():tensor_gpu=tensor_cpu.to('cuda')print("转移后的张量位置:",'GPU'iftensor...