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__ =='...
rank=dist.get_rank()print(f"rank = {rank} is initialized")#单机多卡情况下,localrank = rank. 严谨应该是local_rank来设置devicetorch.cuda.set_device(rank) tensor= torch.tensor([1, 2, 3, 4]).cuda()print(tensor) 假设单机双卡的机器上运行,则开两个终端,同时运行下面的命令, #TCP方法python3...
device_id=0allocated_memory=torch.cuda.memory_allocated(device_id)print("Allocated memory:",allocated_memory,"bytes") 1. 2. 3. 4. 5. torch.cuda.memory_cached(device) 这个方法返回指定显卡上已缓存的显存大小(以字节为单位)。 示例代码: importtorch device_id=0cached_memory=torch.cuda.memory_cac...
model=torch.nn.DataParallel(model,device_ids=[2,3]) model.cuda(2) 1. 2. 那么程序可以在GPU2和GPU3上正常运行,但是还会占用GPU0的一部分显存(大约500M左右),这是由于pytorch本身的bug导致的。 使用的时候直接指定CUDA_VISIBLE_DEVICES,通过调整可见显卡的顺序指定加载模型对应的GPU,不要使用torch.cuda.set...
torch.device torch.device 包含设备类型('cpu'或'cuda')及可选的设备序号(id)。它可以通过 torch.device('{device_type}')或 torch.device('{device_type}:{device_ordinal}')来初始化所选设备。 如果设备序号不存在,则用当前设备表示设备类型; 例如,torch.device('cuda')等同于 torch.device('cuda:X')...
新分配的内存指针会被用于创建一个新 Block,新 Block 的 device 与 cuda_stream_id 与 caller 保持一致。 上面几个步骤都是试图找到一些「空闲显存」,下面是两个步骤是尝试进行「碎片整理」,凑出一个大块显存 2.6 步骤四:release_available_cached_blocks 函数(L1175) ...
self.model = DDP(model, device_ids=[gpu_id]) - `__init__(self, model, train_dataloader, optimizer, gpu_id)`:构造函数,初始化训练器对象。它接受以下参数: - `model`:要训练的PyTorch模型。 - `train_dataloader`:训练数据的数据加载器(`DataLoader`对象)。
to(device_id) loss_fn(outputs, labels).backward() optimizer.step() if __name__ == "__main__": demo_basic() 我们可以运行如下命令在所有节点(节点可以理解为服务器)上去初始化上面创建的 DDP 作业: torchrun --nnodes=2 --nproc_per_node=8 --rdzv_id=100 --rdzv_backend=c10d --rdzv_...
DataParallel 使用起来非常方便,我们只需要用 DataParallel 包装模型,再设置一些参数即可。需要定义的参数包括:参与训练的 GPU 有哪些,device_ids=gpus;用于汇总梯度的 GPU 是哪个,output_device=gpus[0] 。DataParallel 会自动帮我们将数据切分...