config.list_physical_devices('GPU') [PhysicalDevice(name='/physical_device:GPU:0', device_type='GPU')] >>> tf.test.gpu_device_name() 2023-12-01 16:58:20.213542: I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:1616] Created device /device:GPU:0 with 9725 MB memory: -> device:...
gpu_list = [0] # 因此要设置为0号,这样device_count属性才会为1 gpu_list_str = ','.join(map(str, gpu_list)) os.environ.setdefault("CUDA_VISIBLE_DEVICES", gpu_list_str) device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu") # === 依内存情况自动选择主gpu # flag ...
打开任务管理器,点击“性能”选项卡,查看左侧一栏选项中是否包含“GPU”字样,如果有,点击对应“GPU”,然后查看右上角的 GPU 型号名称中是否包含“NVIDA”字样,如果包含,则证明电脑有 NVIDA 的 GPU。 如果左侧一栏多个选项中包含“GPU”字样,只要其中有一个 GPU 型号名称中包含“NVIDA”字样,就证明电脑装有 NVIDA ...
假设我们当前数据集一共有11个样本,序号为0-10. 通过查看DistributedSampler的源码给的信息知道:第一步会通过shuffle处理打扰数据,假设有2块GPU进行并行计算,首先会通过11/2并进行向上取整,在乘以GPU的个数就等于12.由于只有11个数据,差一个数据,我们就从头开始补数据,将第一个数据补充到最后面,这样就有12个数据,...
1.在终端执行程序时设置使用GPU: CUDA_VISIBLE_DEVICES=1 python train.py Environment Variable Syntax Results CUDA_VISIBLE_DEVICES=1 Only device 1will be seen CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1 Devices 0and1will be visible CUDA_VISIBLE_DEVICES="0,1"Same as above, quotation marks are optional ...
在执行过程中,启动器会将当前进程的(其实就是 GPU 的)index 通过参数传递给 python。在使用的时候执行语句CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3 python -m torch.distributed.launch --nproc_per_node=4 main.py 调用启动器 torch.distributed.launch。 本例中使用的是第二种方法 torch.multiprocessing.spawn。使用时,...
weight/best.pt --gpu_id 0 --visiual $DATA_TEST --eval - 评估（COCO 数据集） 修改评估数据集路径：DATA_PATH=/path/to/your/test_data # your own images CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python3 eval_coco.py --weight_path weight/best.pt --gpu_id 0 --visiual $DATA_TEST --eval --mode val ty...
我一般在使用多GPU的时候, 会喜欢使用os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES']来限制使用的GPU个数, 例如我要使用第0和第3编号的GPU, 那么只需要在程序中设置: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES']='0,3' ...
如果报错:Cannot register 2 metrics with the same name: /tensorflow/api/keras/optimizers pip install keras==2.6.0 可以解决 成功运行后发现GPU可以节约很多时间 tf.config.list_physical_devices('GPU')