train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_data_set,batch_sampler=train_batch_sampler,pin_memory=True, # 直接加载到显存中,达到加速效果num_workers=nw,collate_fn=train_data_set.collate_fn) val_loader = torch.utils.data.DataLoader(val_data_set...
pin_memory可在cpu主存(内存)中分配不可交换到swap(缓存)的内存。。默认内存分配中的数据都可交换到swap中,那CUDA驱动会通过DRAM机制将数据从内存传到GPU显存时会复制2次(先复制到一临时不可见pinned固定内存,再往显存中复制),因此pin_memory=True可提高约2倍cpu到gpu传输效率(.cuda()或 .to(device)的时候)。...
GPU(Graphics Processing Unit,图形处理器):处理统一的,无依赖的大规模数据运算。 说明: pytorch中张量的运算应处于同一个处理器上,要么同时在CPU上计算,要么同时在GPU上计算。 GPU的ALU(算术运算单元)比CPU多,而CPU中的缓存区多,用于加速程序的运行,两者适用于不同的任务,计算密集型的程序和易于并行的程序通常在...
#假设有4个GPU,其id设置如下 device_ids =[0,1,2,3] #对数据 input_data=input_data.to(device=device_ids[0]) #对于模型 net = torch.nn.DataParallel(model) net.to(device) 或者 os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = ','.join(map(str, [0,1,2,3])) net = torch.nn.DataParallel(model...
# main process may still need to continue to run, and we want cleaning # up code in the workers to be executed (e.g., releasing GPU memory). # Naturally, we implement the shutdown logic in `__del__` of # DataLoaderIterator. # # We delay the discussion on the logic in this case...
model.eval() # Disable gradient computation and reduce memory consumption. with torch.no_grad(): for i, vdata in enumerate(validation_loader): vinputs, vlabels = vdata voutputs = model(vinputs) vloss = loss_fn(voutputs, vlabels) running_vloss += vloss avg_vloss = running_vloss /...
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' ...
如果使用GPU共享的方式部署,显存大小的设置(--gpumemory)可以参考步骤三:模型性能压测,分析报告中建议的显存大小,该模型显存可设置为2 GB。 arena serve triton \ --name=resnet50 \ --gpus=1 \ --replicas=1 \ --image=nvcr.io/nvidia/tritonserver:21.05-py3 \ --data=model-pvc:/data \ --model-...
-output_device:结果输出设备,通常输出到主GPU 下面从代码中看看多GPU并行怎么使用: 由于这里没有多GPU,所以可以看看再多GPU服务器上的一个运行结果: 下面这个代码是多GPU的时候,查看每一块GPU的缓存,并且排序作为逻辑GPU使用,排在最前面的一般设置为我们的主GPU: def get_gpu_memory(): import platform if '...
gaussian_noise return img然后，在遍历数据集拿到每一张图片后，首先转到GPU，再通过Transforms...