在PyTorch中,通过使用torch.cuda.is_available()函数和model.to('cuda')方法,我们可以检查GPU是否可用并将模型移动到GPU上。通过检查model.device属性,我们可以确定模型当前是在GPU还是CPU上运行。这些工具能够帮助我们更好地利用GPU的性能,加速模型训练过程。 Move model to GPUCheck model deviceFinishGPU_availableMo...
# 定义模型classSimpleModel(nn.Module):def __init__(self):super(SimpleModel, self).__init__()self.fc= nn.Linear(10,1) defforward(self, x):returnself.fc(x) # 初始化模型model= SimpleModel() # 使用 DataParallel 将模型分布到多个 GPU 上model = nn.Dat...
3)self.linear_2=nn.Linear(3,3)self.batch_norm=nn.BatchNorm2d(3)defforward(self,x):x=self.linear_1(x)x=self.linear_2(x)x=self.batch_norm(x)returnxmodel=test()print(model._modules['linear_1'].weight.dtype)model.to(dtype=torch.float64)print(model._modules['linear...
model.train()forbatch_idx,(data,target)inenumerate(final_train_loader):# move toGPUifuse_cuda:data,target=data.cuda(),target.cuda()optimizer.zero_grad()output=model(data)temp_target=precompute_for_image(target)w=weight_map(temp_target)loss=criterion(output,target)loss=w*loss loss.backward()...
GPU is availableGPU is not availableMove model and data to GPUTrain model on GPUTraining completeTrain model on CPUTraining completeGPUAvailableGPUNotAvailableMoveToGPUTrainModelTrainCPU 通过以上步骤,我们可以在GPU上运行PyTorch,并加速深度学习任务的计算过程。在训练模型时,记得将模型和数据移动到GPU上,并调...
这一步只是加载库,确保GPU是打开的。由于将使用深层网络的预训练模型,所以对CPU进行训练并不是个好的选择,原因是需要它花费很长的时间。GPU与此同时执行线性代数计算,训练速度会提高100倍。 如果没有运行GPU,使用的是Colab工具的情况下,那就在电脑上点击编辑 =>电脑设置。确保运行时间设为python3 并且低于硬件加速...
cuda: # Move model to GPU. model.cuda() # If using GPU Adasum allreduce, scale learning rate by local_size. if args.use_adasum and hvd.nccl_built(): lr_scaler = hvd.local_size() optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=args.lr * lr_scaler, momentum=args.momentum) ... # ...
# Move model to GPU.142 model.cuda() 143 # If using GPU Adasum allreduce, scale learning rate by local_size.144 if args.use_adasum and hvd.nccl_built(): 145 lr_scaler = args.batches_per_allreduce * hvd.local_size() 146 147 # Horovod: scale learning rate by the number of GPUs....
# freeze allVGGparameters since we're only optimizing the target imageforparaminvgg.parameters():param.requires_grad_(False)# move the model toGPU,ifavailable device=torch.device("cuda"iftorch.cuda.is_available()else"cpu")vgg.to(device) ...
其他与 pytorch 中训练模型的模板相同,最后一点需要注意的是,在我们将 tensor 移动到 GPU 的时候,同样需要使用 rank 索引,代码中体现在第 14 行。 defdemo_basic(rank, world_size):print(f"Running basic DDP example on rank {rank}.") setup(rank, world_size)#create model and move it to GPU with...