在服务器上训练的网络放到本地台式机进行infer,结果出现报错: AssertionError: Invalid deviceid AI代码助手复制代码 仔细检查后发现原来服务器有多个GPU,当时开启了两个进行加速运算。 net1= nn.DataParallel(net1, device_ids=[0,1]) AI代码助手复制代码 而本地台式机只有一个GPU,调用数量超出所以报错。 改为 ...
在PyTorch中,我们可以使用如下代码获取GPU信息: importtorch defgpu_info() ->str: info ='' foridinrange(torch.cuda.device_count()): p = torch.cuda.get_device_properties(id) info +=f'CUDA:{id}({p.name},{p.total_memory / (1<<20):.0f}MiB)\n' returninfo[:-1] if__name__ =='...
os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICE']='1' (3)使用函数set_device 代码语言:javascript 复制 importtorch torch.cuda.set_device(id)Pytoch中的in-place in-place operation 在 pytorch中是指改变一个tensor的值的时候,不经过复制操作,而是在运来的内存上改变它的值。可以把它称为原地操作符。 在pytorch中经常加...
如果计算机上有多个 GPU,可以使用 torch.cuda.set_device(device_id) 来选择使用哪个 GPU。默认情况下,PyTorch 使用第一个可用的 GPU。 GPU 内存限制: GPU 有限的内存可能成为瓶颈。在训练大型模型时,要确保 GPU 内存足够,否则可能需要调整批处理大小或使用更小的模型。 模型移动到 GPU: 使用model.to(device) ...
1、目前主流方法:.to(device)方法 (推荐) import torch import time #1.通常用法 device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu") data = data.to(device) model = model.to(device) ''' 1.先创建device对象 2.to函数指定数据或者模型放到哪里 ...
local_rank:process在当前node上的rank id rank:process在全局所有node上的rank id 6~7行:使用DistributedDataParallell来构建分布式模型;这里需要通过local_rank来指定当前process所使用的GPU Device ID 9~10行:创建loss和optimizer对象 12~15行:前向传播和loss计算(注:为了简化流程,这里的input和labels都是通过randn...
使用torch.nn.DataParallel(module, device_ids)模块,module为模型,device_ids为并行的GPU id列表 使用方式:将模型调用该接口执行操作 model = torch.nn.DataParallel(model) 示例:我们假设模型输入为(32, input_dim),这里的 32 表示batch_size,模型输出为(32, output_dim),使用 4 个GPU训练。nn.DataParallel起...
x_gpu = x_cpu.to(device) print("x_gpu:\ndevice: {} is_cuda: {} id: {}".format(x_gpu.device, x_gpu.is_cuda, id(x_gpu))) # pytorch已经弃用的方法 # x_gpu = x_cpu.cuda() # === module to cuda # flag = 0 flag = 1 if flag:...
DEVICE[0] PID[2468852]: EXCEPTION STREAM: Exception info:TGID=2574935, model id=65535, stream id=16, stream phase=SCHEDULE Message info[0]:RTS_HWTS: hwts sdma error, slot_id=33, stream_id=16 Other info[0]:time=2024-04-03-11:37:01.699.592, function=hwts_sdma_error_slot_proc, lin...
to(device) # 确保在你提供给模型的任何输入张量上调用input = input.to(device) 在CPU上训练好并保存的模型加载到GPU时,将torch.load()函数中的map_location参数设置为cuda:device_id。这会将模型加载到 指定的GPU设备。接下来,请务必调用model.to(torch.device('cuda'))将模型的参数张量转换为 CUDA 张量...