model = ToyModel().cuda(device_ids[0]) # 这里复制模型到 GPU 之上 ddp_model = DDP(model, device_ids) loss_fn = nn.MSELoss() # 接着进行训练 optimizer = optim.SGD(ddp_model.parameters(), lr=0.001) optimizer.zero_grad() outputs = ddp_model(torch.randn(20, 10)) labels = torch.ra...
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...
# 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....
4bit_quant_type='nf4', )) # You may want to use bfloat16 and/or move to GPU here...
# 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) ...
0x03 在GPU之上调用函数 3.1 CUDA编程模型基础 3.1.1 异构模型 3.1.2 并行思想 3.1.3 处理流程 3.2 函数 3.2.1 核函数 3.2.2 PyTorch 样例 3.3 小结 0x04 在GPU/CPU之间切换 4.1 Dispatcher 机制 4.1.1 问题 4.1.2 什么是 Dispatcher 4.1.3 如何计算key 4.1.4 注册 4.2 Dispatcher 代码 4.2.1 虚函数...
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...
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...
Kaggle中右边settings 中的 ACCELERATOR选择 GPU T4x2。 1,设置config 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 import os from accelerate.utils import write_basic_config write_basic_config() # Write a config file os._exit(0) # Restart the notebook to reload info from the latest config...