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__ =='...
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) ...
2. 使用函数 set_device import torch torch.cuda.set_device(id) 该函数见 pytorch-master\torch\cuda\__init__.py。 不过官方建议使用CUDA_VISIBLE_DEVICES,不建议使用 set_device 函数。 注:官方解释 如果服务器具有多个GPU,tensor.cuda()方法会将tensor保存到第一块GPU上,等价于tensor.cuda(0)。此时如果想...
- output_device=None,默认是GPU0 - 用于汇总梯度的 GPU 是哪个,output_device=gpus\[0\] - dim=0 有一个区别: tensor.to(device):返回的是一个拷贝,返回的b放在了cuda上,而a还在原来的设备上: model.to(device):模型会被真正的加载到设备上,对于模型而言都会被放到设备上: ...
除此之外，Pytorch还宣布，torch.compile实现了对NumPy代码跟踪的支持，从而可以利用PyTorch的编译器生成高效的融合矢量化代码，而无需修改原始NumPy代码。更重要的是，这次更新还允许通过在torch.device("cuda")下运行torch.compile来在CUDA上执行NumPy代码！深度学习大佬Sebastian也证实，这次更新后，用PyTorch编译NumPy代码...
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。
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:...
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...
PyTorch中的torch.distributed支持了一个叫做device_mesh的新抽象，用于初始化和表示ProcessGroups。另外，PyTorch 2.2提供了一个标准化的、可配置的日志记录机制，——TORCH_LOGS。PyTorch 2.2还对torch.compile做了许多改进，包括改进了对编译优化器的支持，以及TorchInductor融合和布局优化。最后值得注意的是，PyTorch将...