PyTorch提供了内置函数如torch.cuda.memory_allocated()和torch.cuda.memory_reserved()用于监控当前GPU内存状态。示例代码如下: import torchprint(f"Allocated Memory: {torch.cuda.memory_allocated() / (1024 ** 2):.2f} MB")print(f"Reserv...
conda install pytorch==1.7.1 torchvision==0.8.2 torchaudio==0.7.2 cudatoolkit=11.0 4.3 指定channel安装pytorch# conda install pytorch==1.7.1 torchvision==0.8.2 torchaudio==0.7.2 cudatoolkit=11.0 -c https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch 4.4 本地安装pytorch# 这里用pytorch...
我这里没有去选择版本,应该是自动选择的最新版本;因为我的cuda版本是比较高(cuda version:12.1),所以没有管,让它自己搭配应该是ok的; 这里一下安装了好多东西 SuccessfullyinstalledPyYAML-6.0aiohttp-3.8.4aiosignal-1.3.1async-timeout-4.0.2asynctest-0.13.0frozenlist-1.3.3fsspec-2023.1.0lightning-utilities-0...
0.3.1、 查看最高可以选择的CUDA版本 方法一:进入cmd中查看(Win + R + 输入cmd+ Enter) nvidia-smi 1. 方法二:桌面→右键→NVIDIA控制面板→系统信息→组件→CUDA 我们需要的CUDA版本应 一般不建议直接安装最高版本的CUDA,因为如果后续使用PyTorch或TensorFlow,95%的情况下是不兼容的(咱就是说稳定的总比最新的...
defset_random_seed(seed):# 固定随机种子random.seed(seed)np.random.seed(seed)torch.manual_seed(seed)torch.cuda.manual_seed(seed)torch.cuda.manual_seed_all(seed)torch.backends.cudnn.benchmark=Falsetorch.backends.cudnn.deterministic=True
在安装过程中,如果遇到版本不匹配的问题,可能需要检查你的GPU型号、CUDA版本、PyTorch版本和PyTorch-Lightning版本是否匹配。 在安装过程中,如果遇到其他问题,可以参考PyTorch和PyTorch-Lightning的官方文档或者在相关的技术论坛上寻求帮助。总之,安装PyTorch-Lightning(GPU版)需要一定的技术背景和经验,如果你在安装过程中遇到...
lightning 会自动执行scheduler.step()。 trainer.init_module()节省初始化资源# 利用trainer.init_module(),可以避免额外的精度转换,且能直接将模型加载到 GPU(而不是从 CPU 转移)。 trainer = Trainer(accelerator="cuda", precision="16-true")withtrainer.init_module():# models created here will be on ...
Pytorch-Lightning优势 不需要手写和维护额外的代码 提供多种优化策略 early-stoppoing 模型数据会自动上传到cuda(无需手动) 日志的输出 分布式的训练 Tensorboard的可视化 Pytorch-Lightning使用 PL的主要过程 # 从模型的定义开始,主要区别就是继承pl.LightningModuleclassLitAutoEncoder(pl.LightningModule):# 定义网络架构...
下面重点介绍pytorch_lightning 模型训练加速的一些技巧。 1,使用多进程读取数据(num_workers=4) 2,使用锁业内存(pin_memory=True) 3,使用加速器(gpus=4,strategy="ddp_find_unused_parameters_false") 4,使用梯度累加(accumulate_grad_batches=6) 5,使用半精度(precision=16,batch_size=2*batch_size) 6,自动...
4. 在PyTorch Lightning中使用多GPU时可能遇到的问题及解决方案 未安装或配置CUDA:确保你的机器上安装了CUDA,并且PyTorch版本与CUDA版本兼容。 GPU资源不足:如果尝试使用的GPU数量超过了机器上可用的GPU数量,程序将抛出错误。确保指定的GPU数量不超过实际可用的GPU数量。 数据加载瓶颈:在多GPU训练中,数据加载可能成为瓶...