os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "1" if torch.cuda.is_available(): # 指定要使用的GPU设备编号 device = torch.device("cuda:0") print(f"Using GPU {device} - {torch.cuda.get_device_name(device)}") else: print("CUDA is not available. No GPU devices found.") 1. 2. 3. 4. ...
在用pytorch写CNN的时候,发现一运行程序就卡住,然后cpu占用率100%,nvidia-smi查看显卡发现并没有使用GPU。所以考虑将模型和输入数据及标签指定到gpu上。 pytorch中的Tensor和Module可以指定gpu运行,并且可以指定在哪一块gpu上运行,方法非常简单,就是直接调用Tensor类和Module类中的.cuda()方法。 import torch from PIL...
device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu") model = model.to(device) img = img.to(device) 1. 2. 3. 官网解释: 3、如果你有多个GPU 这样可以显示指定需要使用的计算资源,特别是有多个GPU的情况下。 那么可以参考以下代码: device = torch.device("cuda:0" if tor...
# 步骤2:将模型移至GPU设备 device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu") model = model.to(device) # 步骤3:将输入数据移至GPU设备 input_data = torch.randn(1, 3, 224, 224).to(device) # 步骤4:执行推理操作 output = model(input_data) # 步骤5:将输出数...
方案二:在anacoda中安装,道理是同pycharm的,我们打开对应环境的终端界面 在终端中输入对应指令即可 第五步:大功告成 至此,在写代码的收可以使用model=model.to(device)或相关指令配置到gpu上进行模型训练即可。 如果出现什么问题,请优先检查版本号是否对应的问题!!!
然后再运行pyTorch即可。方法二:使用torch.cuda接口: 代码语言:javascript 复制 #在生成网络对象之前: torch.cuda.set_device(0) 方法三:使用多pytorch的并行GPU接口: 代码语言:javascript 复制 net=torch.nn.DataParallel(model,device_ids=[0]) 方法四:初始化模型时 ...
model.cuda(gpu_id) # gpu_id为int类型变量,只能指定一张显卡 model.cuda('cuda:'+str(gpu_ids)) #输入参数为str类型,可指定多张显卡 model.cuda('cuda:1,2') #指定多张显卡的一个示例 (2) torch.cuda.set_device() 使用torch.cuda.set_device()可以更方便地将模型和数据加载到对应GPU上, 直接定义...
3. 使用pytorch的并行GPU接口 net = torch.nn.DataParallel(model, device_ids=[0]) 4. 初始化模型时 net = Net.cuda(0) 5. 在pycharm中调试时如何指定GPU 直接在程序中设置os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = '0,1,2,3' 打开Run/Debug Configurations,在Environment variables右边点击…处。
设置当前使用的GPU设备为0,1号两个设备,名称依次为/gpu:0、/gpu:1:os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0,1",根据顺序表示优先使用0号设备,然后使用1号设备。 一般放在代码开头就可,tensorflow和pytorch都适用。 2、模型推理过程优化显存使用
其中,device=torch.device("cpu")代表的使用cpu,而device=torch.device("cuda")则代表的使用GPU。 当我们指定了设备之后,就需要将模型加载到相应设备中,此时需要使用model=model.to(device),将模型加载到相应的设备中。 将由GPU保存的模型加载到CPU上。