print("gpu device name: {}".format(torch.cuda.get_device_name(torch.device("cuda:0"))) gpu device name: NVIDIA GeForce GTX 1080 Ti 7.通过device="cpu:0"指定cpu:0设备 device = torch.Tensor([1,2,3], device="cpu:0").device print("device type: {}".format(device)) device type: ...
模型/loss/tensor设置为.cuda()或.cuda(args.local_rank)均可,不影响正常运行。 5. 推荐设置方式: (1) 单卡 使用CUDA_VISIBLE_DEVICES指定GPU,不要使用torch.cuda.set_device(),不要给.cuda()赋值。 (2) 多卡数据并行 直接指定CUDA_VISIBLE_DEVICES,通过调整可见显卡的顺序指定加载模型对应的GPU,不要使用tor...
在PyTorch中,我们使用torch.device来设置设备。例如,我们可以设置设备为第一个可用的GPU。 device = torch.device('cuda:0' if torch.cuda.is_available() else 'cpu') 将模型和数据移动到GPU现在我们已经设置了设备,下一步是将我们的模型和数据移动到GPU。我们可以使用.to(device)方法来完成这个操作。 model =...
在PyTorch中,可以通过以下代码来自动设置CUDA变量: 代码语言:python 代码运行次数:0 复制Cloud Studio 代码运行 import torch if torch.cuda.is_available(): device = torch.device("cuda") else: device = torch.device("cpu") 上述代码首先使用torch.cuda.is_available()函数判断当前系统是否支持CUDA,如果支持...
print(t1.device) # 查看t1所在的设备 [output]: torch.int64 cpu cpu cuda:0 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 2.2.2 张量的创建 1、无数据的情况下创建张量 import torch # 导入pytorch print(torch.eye(3, 3)) # 二维的单位张量 ...
2.python代码中设置使用GPU 方法一: device = torch.device('cuda:0') #数字切换卡号 # device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else"cpu")model.to(device) data.to(device) 方法二: model.cuda(2) data.cuda(2)
device_ids(int类型列表或torch.device): CUDA设备(默认为所有设备) output_device(int或torch.device):输出的设备位置(默认为device_ids[0]) 返回: 包含着位于指定output_device上的model(input)的结果的Tensor 例子: import torch.nn.parallel ...
从PyTorch 1.4 版本开始,引入了一个新的功能 torch.cuda.set_per_process_memory_fraction(fraction, device),这个功能允许用户为特定的 GPU 设备设置进程可使用的显存上限比例。 测试代码: torch.cuda.empty_cache() # 设置进程可使用的GPU显存最大比例为50% ...
目标:设置一个带有必要库(如CUDA Toolkit和PyTorch)的多GPU Linux系统,以开始深度学习。(相同的步骤也适用于单GPU机器) 我们将安装: 1)CUDA Toolkit 2)PyTorch 3)Miniconda 以开始使用exllamaV2和torchtune等框架进行深度学习。 开始 使用终端中的nvidia-smi命令检查机器中安装的GPU数量。它应该打印出所有已安装GPU...