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__ =='...
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...
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 ...
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) ...
to(device) 调整显存分配:在训练深度学习模型时,需要合理分配显存,以免超出显卡的显存容量。可以使用PyTorch提供的torch.cuda.empty_cache()函数来清除已分配但未使用的显存,以确保充足的显存用于深度学习训练。总的来说,PyTorch支持显卡进行深度学习训练,可以大大提高计算速度和训练效率。然而,使用显卡时需要注意维护显卡...
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来获取的随机值) ...
) setup(rank, world_size) # create model and move it to GPU with id rank model = ToyModel().to(rank) ddp_model = DDP(model, device_ids=[rank]) loss_fn = nn.MSELoss() optimizer = optim.SGD(ddp_model.parameters(), lr=0.001) optimizer.zero_grad() outputs = ddp_model(torch....
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...
[ERROR] GE(10241,python):2024-04-10-11:29:06.973.756 [model_helper.cc:1326]10241 GetHardwareInfo: ErrorNo: 4294967295(failed) [INIT][SYS]Get platform info failed, device id: 0, soc_version: Ascend910B. [ERROR] GE(10241,python):2024-04-10-11:29:06.973.764 [gelib.cc:195]10241 ...