首先,导入torch和torch.cuda模块: import torch import torch.cuda 复制代码 然后,可以使用torch.cuda.set_device()方法指定使用的GPU设备。例如,如果要使用第一个GPU设备,可以这样设置: torch.cuda.set_device(0) 复制代码 接下来,可以在定义模型之前调用torch.cuda.set_device()方法,确保模型和数据都在指定的GP...
classModelParallelModel(nn.Module):def __init__(self):super(ModelParallelModel, self).__init__()self.fc1= nn.Linear(10,10).to('cuda:0')self.fc2 = nn.Linear(10,1).to('cuda:1') def forward(self, x):x = x.to('cuda:0')x = self.fc1(x)...
2. 使用torch.cuda.set_device函数 另一种指定显卡的方式是使用torch.cuda.set_device函数。该函数接受一个显卡设备的索引作为参数。 importtorch torch.cuda.set_device(0)# 指定使用显卡设备0 1. 2. 3. 3. 使用torch.device对象 可以使用torch.device对象来指定使用哪个显卡。torch.device接受一个字符串参数,...
用户可以选择自己想要使用的 GPU,注意device_id从 0 开始(即第一个 GPU 为 0,第二个为 1,以此类推)。例如,如果你有两个 GPU,可以按照以下方式选择: device_id=0# 选择第一个 GPUtorch.cuda.set_device(device_id)print(f"Using GPU:{device_id}") 1. 2. 3. 注释:这段代码将设备设置为选择的 GPU...
1.torch.cuda.device_count():计算当前可见可用的GPU数 2.torch.cuda.get_device_name():获取GPU名称 3.torch.cuda.manual_seed():为当前GPU设置随机种子 4.torch.cuda.manual_seed_all():为所有可见可用GPU设置随机种子 5.torch.cuda.set_device():设置主GPU(默认GPU)为哪一个物理GPU(不推荐) 推荐的方式...
# 方式1:在进程内部设置可见的device torch.cuda.set_device(args.local_rank) # 方式2:通过ddp里面的device_ids指定 ddp_model = DDP(model, device_ids=[rank]) # 方式3:通过在进程内修改环境变量 os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = loac_rank 如果不设置显存可见的参数,那么节点内的rank会调用所用...
torch.cuda.set_device(args.gpu) # 对当前进程指定使用的GPUargs.dist_backend = 'nccl'# 通信后端,nvidia GPU推荐使用NCCLdist.barrier() # 等待每个GPU都运行完这个地方以后再继续 在main函数初始阶段,进行以下初始化操作。需要注意的是,学习率需要根据使用GPU的...
os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES']是设定程序对哪几张卡可视,一般设定成功之后,接下来程序中任何有关卡号的指定都是相对的。 例如:os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '1,2,3',生效之后,再设置torch.cuda.set_device(0),此时pytorch将会使用1号cuda. ...
要在具有N个GPU的主机上使用DistributedDataParallel,应生成N个进程,以确保每个进程在0到N-1的单个GPU上独自工作。这可以通过为每个进程设置CUDA_VISIBLE_DEVICES或调用以下命令来完成:1 torch.cuda.set_device(i) i从0到N-1。 在每个进程中,都应参考以下内容来构造此模块:1 2 3 torch.distributed.init_process...