os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '0,1' # 方案二:使用“device”,后续对要使用GPU的变量用.to(device)即可 device = torch.device("cuda:1" if torch.cuda.is_available() else "cpu") 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 数据读入 PyTorch数据读入是通过Dataset+Dataloader的方式完成的,...
print("x_cpu:\ndevice: {} is_cuda: {} id: {}".format(x_cpu.device, x_cpu.is_cuda, id(x_cpu))) x_gpu = x_cpu.to(device) print("x_gpu:\ndevice: {} is_cuda: {} id: {}".format(x_gpu.device, x_gpu.is_cuda, id(x_gpu))) 1. 2. 3. 4. 5. 输出如下: x_cpu:...
一般来说,CUDA程序默认都运行在同一个Stream上,因此CPU->GPU,GPU->GPU以及GPU->CPU的一系列计算都是在同一个Stream里面串行运行的。 深度学习一般流程是先从dataloader中取数,这里是内存->CPU的运算,然后执行to_device操作,让数据从CPU->GPU,再是GPU->GPU的神经网络计算。 代码19行,使得data_prefetecher这个类...
平时我们都是用torch.utils.data.DataLoader加载和预处理图像，然后将CPU上的tensor送进GPU进行训练和测试...
to(device) train_iter = AG_NEWS(split='train') dataloader = DataLoader(train_iter, batch_size=8, shuffle=False, collate_fn=collate_batch) 3. 自定义数据集 3.1. 数据集的2种类别 3.1.1. map-style dataset map-style dataset,顾名思义,特点是:使用时通过 indices 或者 keys 获取数据。比如 ...
1. 在定义model 时就要用 model.to(device) 2. data 也要 to(device) 有两种方式, 1). 在训练或者测试时,对每个 minibatch 进行 to(device) 操作 2). 在构造 dataloader 时进行 to(device) 操作 images =Variable(images).cuda() labels= Variable(labels).cuda() # use it ...
代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 device='cuda'iftorch.cuda.is_available()else'cpu'fori,(data,label)inenumerate(mydataloader):data=data.to(device)label=label.to(device)print(data,label) 看一下输出: - END -
我们定义了 get_default_device、to_device 和 DeviceDataLoader 等一些实用程序,以便在可使用 GPU 时利用它,并将输入数据和模型参数移动到合适的设备。 我们可以使用我们之前定义的同样的训练循环:fit 函数,来训练我们的模型以及在验证数据集上评估它。
简介:在PyTorch中,DataLoader是一个强大的工具,用于加载数据并将其提供给模型进行训练。pin_memory是DataLoader的一个可选参数,它决定了数据是否应该被预先加载到CUDA固定(pinned)内存中。本文将详细解析pin_memory参数的作用、使用场景以及如何正确使用它来提高数据加载的效率。
model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained("bert-base-cased", return_dict=True)+ model = accelerator.prepare(model)optimizer = torch.optim.AdamW(params=model.parameters(), lr=lr)- model, optimizer, train_dataloader, eval_dataloader, lr_scheduler = accelerator.prepare(model,- ...