importtorch# 检查是否有可用的 GPUiftorch.cuda.is_available():num_gpus=torch.cuda.device_count()print(f"可用的 GPU 数量:{num_gpus}")foriinrange(num_gpus):gpu_name=torch.cuda.get_device_name(i)gpu_memory=torch.cuda.get_device_properties(i).total_memory/(1024**2)# 转换为 MBcurrent_me...
torch1.6, cuda10.2, 驱动440 参数设置:shuffle=True, num_workers=8, pin_memory=True; 现象1:该代码在另外一台电脑上,可以将GPU利用率稳定在96%左右 现象2:在个人电脑上,CPU利用率比较低,导致数据加载慢,GPU利用率浮动,训练慢约4倍;有意思的是,偶然开始训练时,CPU利用率高,可以让GPU跑起来,但仅仅几分钟,...
import torch 使用torch.memory_get_usage()函数查看内存占用在导入torch后,可以使用torch.memory_get_usage()函数来查看当前内存占用情况。该函数将返回当前GPU和CPU上的内存占用情况。以下是使用torch.memory_get_usage()函数的示例: # 查看GPU内存占用 gpu_memory = torch.cuda.memory_allocated() print(f"Allocat...
torch.cuda.list_gpu_processes(device)可以分析指定设备上各个进程的显存占用,其中每个进程的占用数值都是该进程 CUDA Context 和 Segments 占用的总和。 # print(torch.cuda.list_gpu_processes()) # GPU:0 # process 3008253 uses 1162.000 MB GPU memory # process 1747547 uses 9084.000 MB GPU memory 3.1....
pytorch中查看gpu信息、选择使用gpu 前提:安装好Python3.6+,torch(GPU),登录一台开发机。 一、GPU基本信息 1.查看cuda是否可用:torch.cuda.is_available() copy 1 2 3 >>>importtorch>>>torch.cuda.is_available()True 2.查看gpu数量:torch.cuda.device_count() ...
在使用GPU训练神经网络模型时,可能会出现GPU利用率较低的情况: 可以通过以下几种方式解决: 1: 这个nvidia forum中提到,应该是GPU默认打开了ECC(error correcting code, 错误检查和纠正),会占用显存和降低显卡性能,打开Persistence Mode Enabled(用root执行nvidia-smi -pm 1)后5、6号显卡的显卡使用率恢复正常水平,问...
print(f'Set Seed = {seed}') 保存与加载的概念(序列化与反序列化) torch.save / torch.load 如果模型是在 GPU 上训练的,但在 CPU 上加载,需要使用 map_location 参数将模型转移到 CPU 上。反之亦然。 torch.save 用于将 PyTorch 对象保存到磁盘文件中。它可以保存各种类型的对象,包括模型、张量、字典等...
在反向传播算法中,梯度计算从损失函数开始,计算后更新模型权重。图中每一步计算的所有导数或梯度都会被存储,直到计算出最终的更新梯度。这样做会消耗大量 GPU 内存。梯度检查点通过在需要时重新计算这些值和丢弃在进一步计算中不需要的先前值来节省内存。
简介:本文将介绍解梯度检查点(Gradient Checkpointing),这是一种可以让你以增加训练时间为代价在 GPU 中训练大模型的技术。 我们将在 PyTorch 中实现它并训练分类器模型。 作为机器学习从业者,我们经常会遇到这样的情况,想要训练一个比较大的模型,而 GPU 却因为内存不足而无法训练它。当我们在出于安全原因不允许在...
Deepspeed Zero 是一种用于训练大型模型的优化器，它通过三个阶段依次对优化器状态(一阶动量、二阶动量)、梯度、参数的切割，解决了传统数据并行中冗余存储的问题，提高了 GPU 的内存使用效率。ZeRO 是 DeepSpeed 的核心优化技术，旨在通过消除数据并行训练中的冗余内存开销来降低内存占用。ZeRO 将模型的参数、梯度和...