首先确认电脑是否有 GPU,有 GPU 记得安装对应版本的 CUDA 和支持 GPU 版本的 Pytorch,参考 PyTorch 环境搭建:Win11 + mx450,使用下面的 code 检查 GPU 是否可用: import time import torch from torch import nn from torch.utils.data import DataLoader from torchvision import datasets from torchvision.transforms...
from tqdm import tqdm # 设置设备的选取,如果本机配置了GPU、CUDA、CUDNN即选用CUDA,否则选用CPU device = (torch.device('cuda') if torch.cuda.is_available() else torch.divide('cpu')) print(f"Training on device {device}") # 设置数据的地址以及模型权重的保存地址 data_path = r'E:\code\ML\...
4、验证cuDNN是否安装成功打开CMD，输入cd C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.7...
use_gpu # 开启mps加速 # Test set: Average loss: 0.0300, Accuracy: 9900/10000 (99%) # time_cost: 89.75829124450684 # python main.py # Test set: Average loss: 0.0298, Accuracy: 9893/10000 (99%) # time_cost: 321.0486090183258 # 使用GPU 单卡 TITAN XP 显卡 12GB # Test set: Average ...
Sample Code import torch import random import torchvision from torch.utils.data import DataLoader from torch import nn import torch.nn.functional as F import matplotlib.pyplot as plt n_epochs = 10 batch_size_train = 64 batch_size_test = 1000 learning_rate = 0.01 momentum = 0.5 log_interval...
每次取出的训练集和验证集的batch数据放到GPU上: 1data, target = data.to(device), target.cuda()#两种方式 应用上面的案例添加GPU加速,完整代码如下: View Code 回到顶部 4.多分类测试 下面的例子中logits是一个4*10的Tensor,可以理解成4张图片,每张图片有10维向量的预测,然后对每一张照片的输出值执行soft...
这篇文章来写一下用 pytorch 训练的一个 CNN 分类器,数据集选用的是 kaggle 上的猫狗大战数据集,只有两个 class ,不过数据集还是挺多的,足够完成我们的分类任务。这份数据集分为train和test两个文件夹,装着训练集和测试集,还有一个sample_submission.csv用来提交我们训练的模型在测试集上的分类情况。值得注意的...
开发者允许在一块 GPU 上运行一或多个进程，如在 8 块 GPU 运行 8 个进程或 16 个进程。当单个进程的 GPU 工作负载并不是很大时，运行多个进程将加速测试，这由参数 --proc_per_gpu <PROCESS_NUM> 指定。测试和保存结果：python tools/test.py <CONFIG_FILE> <CHECKPOINT_FILE> --gpus <GPU_NUM> --...
GPU:NVIDIA GTX 2080ti GPU驱动:NVIDIA-SMI 450.102.04 Driver Version: 450.102.04 CUDA Version: 11.0 经过这一步检查,软硬件栈也是一致的。 04 PyTorch vs LibTorch:进程对系统资源的占用 Gemfield主要看的是AI推理进程对如下系统资源的使用: CPU利用率 ...
fromazure.ai.mlimportcommandfromazure.ai.mlimportInput job = command( inputs=dict( num_epochs=30, learning_rate=0.001, momentum=0.9, output_dir="./outputs"), compute=gpu_compute_target, environment=curated_env_name, code="./src/",# location of source codecommand="python pytorch_train.py...