5.1 方法一:调用 torch.cuda.set_device() 5.2 方法二:设置环境变量 CUDA_VISIBLE_DEVICES 5.3 设置 CUDA_VISIBLE_DEVICES 的方法: 6 CPU 与 GPU 并存 7 张量指定设备 7.1 创建张量时指定设备 7.2 new_* 保留原属性 7.3 *_like 保留原属性 使用GPU 加速技术,可以大幅减少训练时间。Pytorch 中的 Tensor 张量...
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)...
importtorch.nnasnn# 定义一个简单的模型classSimpleModel(nn.Module):def__init__(self):super(SimpleModel,self).__init__()self.fc=nn.Linear(3,1)defforward(self,x):returnself.fc(x)# 实例化模型并移动到指定设备上model=SimpleModel().to(f'cuda:{device_id}')print(model) 1. 2. 3. 4. ...
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...
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,...
通过torch.cuda.set_device()方法设置当前使用的GPU设备。然后使用dist.init_process_group()方法去初始化进程组,其中backend为通信后端,如果使用的是Nvidia的GPU建议使用NCCL;init_method为初始化方法,这里直接使用默认的env://当然也支持TCP或者指像某一共享文件;world_size这里就是该进程组的进程数(一个进程负责一...
torch.cuda.set_device(args.local_rank)# 这里设定每一个进程使用的GPU是一定的torch.distributed.init_process_group(backend="nccl",init_method="env://")synchronize()# 将模型移至到DistributedDataParallel中,此时就可以进行训练了ifis_distributed:model=torch.nn.parallel.DistributedDataParallel(model,device_...
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. ...