就是在这一步骤,我遇到了难题——JeffLi 大佬的 RLE official project 的实现中有些一些常量,这些常量无法在 model.to(gpu_device) 的时候跟着转移到 GPU 上。 因此在 forward 方法中会有判断常量是否在 GPU 上、如果不在则转移至 GPU 的代码。那么,我们在编写单元测试(如何添加单元测试依然可以安考上方的卡片...
首先,我们需要导入PyTorch库并检查当前环境是否支持GPU: importtorch# 检查GPU是否可用iftorch.cuda.is_available():device=torch.device("cuda")# 使用GPUelse:device=torch.device("cpu")# 使用CPU 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 接下来,我们生成一些随机的输入数据和标签数据,并将它们转换为PyTorch张量并移动到...
创建一个tensor a = torch.arange(10) ''' tensor([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]) device(type='cpu') 默认在cpu上 ''' 1. 2. 3. 4. 5. 从cpu转到gpu上 a = torch.arange(10).cuda() ''' device(type='cuda', index=0) 调用cuda()方法后Tensor存储在gpu ''' 1. 2. 3...
1. CPU tensor转GPU tensor: cpu_imgs.cuda() 2. GPU tensor 转CPU tensor: gpu_imgs.cpu() 3. numpy转为CPU tensor: torch.from_numpy( imgs ) 4.CPU tensor转为numpy数据: cpu_imgs.numpy() 5. note:GPU tensor不能直接转为numpy数组,必须先转到CPU tensor。 6. 如果tensor是标量的话,可以直接...
pytorch指定GPU 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。
看GPU:0（不要看1，我在跑程序）。空闲时GPU0占用为0，然后我仅仅将一个3*4大小的tensor移动到GPU...
Thecollate_fn=collate_gpuis not needed anymore in that case right? With thecollage_gpufrom OP we move the tensors already to GPU, so theto-calls in the loop are superfluous. Theto-call of the tensors does return the tensor on the device, but not move the called tensor itself to the...
在ACS中使用inference-nv-pytorch镜像需要通过控制台创建工作负载界面的制品中心页面选取,或者通过YAML文件指定镜像引用。更多详细操作,请参见使用ACS GPU算力构建DeepSeek模型推理服务系列内容: 使用ACS GPU算力构建DeepSeek蒸馏模型推理服务 使用ACS GPU算力构建DeepSeek满血版模型推理服务 ...
(1, 1, 5, 5, dtype=torch.float) bias = torch.randn(1, dtype=torch.float) scale, zero_point = 1.0, 0 dtype = torch.qint8 q_filters = torch.quantize_per_tensor(filters, scale, zero_point, torch.qint8) q_inputs = torch.quantize_per_tensor(inputs, scale, zero_point, torch....
python3 -m vllm.entrypoints.openai.api_server \ --model /mnt/Qwen2.5-7B-Instruct \ --trust-remote-code --disable-custom-all-reduce \ --tensor-parallel-size 1 在Client端进行测试。 curl http://localhost:8000/v1/chat/completions \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{ "model"...