conda install pytorch==1.9.1 torchvision==0.10.1 torchaudio==0.9.1 cudatoolkit=10.2 -c pytorch 三, 安装下载的torch_scatter包 进入官网选择对应的torch和cuda版本,然后选择对应的torch_scatter包 激活你的环境conda activate torch19,进入包目录我这里是cd ~/Downloads执行pip install torch_scatter-2.0.9-c...
conda install pytorch==1.9.1 torchvision==0.10.1 torchaudio==0.9.1 cudatoolkit=10.2 -c pytorch 三, 安装下载的torch_scatter包 进入官网选择对应的torch和cuda版本,然后选择对应的torch_scatter包 https://pytorch-geometric.com/whl/pytorch-geometric.com/whl/pytorch-geometric.com/whl/ 激活你的环...
安装Linux下的miniconda、pytorch、torch_scatter以及cuda 步骤如下：1. 访问miniconda官网，选择对应系统的最新版Miniconda3进行下载。Jetson则需下载Miniconda3 Linux-aarch64 64-bit版本。下载链接或复制下载链接后使用命令下载至~/Downloads目录。2. 进入miniconda文件目录，使用命令查看下载的文件。赋权并执...
安装 pytorch 是根据不同的cuda版本安装的 具体如下 cuda9.0 conda install pytorch torchvision cuda...
6.8.2 scatter_(重要) 7 运算 7.1 全部运算查看 7.2 乘法和矩阵乘 7.3 in-place操作 7.4 广播机制 7.4.1 右对齐,这个条件如何理解? 7.4.2 特例:不满足右对齐的维度为1可以自动补齐 7.4.3 额外不相干的小知识:数组新增一维的方法 7.5 取整/取余 7.6 三角函数 7.7 数学函数 7.8 统计学相关的函数 7.9 分布...
scatter(分散): 在第一个维度(batch维度)上分配数据 gather(聚合): 在第一维度上收集连接输入 parallel_apply(并行应用): 将一组已分配的输入传给一组已分配的models. 为了更好的说明,这里使用这些集合组成的data_parallel函数 defdata_parallel(module, input, device_ids, output_device=None):ifnotdevice_ids...
No description provided.Activity lancercat commented on Mar 26, 2025 lancercat on Mar 26, 2025 Seems to be pretty fine with CUDA 12.8 (torch 2.6, archllinux) Sign up for free to join this conversation on GitHub. Already have an account? Sign in to comment...
torch.cuda.comm.scatter(tensor, devices, chunk_sizes=None, dim=0, streams=None) 跨多个GPU分散张量。 参数: tensor (Tensor) – 要分散的张量 devices (Iterable[int]) – 可迭代的int,指定张量应分散在哪些设备中。 chunk_sizes (Iterable[int], 可选) – 要放置在每个设备上的块大小。它应该匹配devi...
def forward(self, x):x = x.to('cuda:0')x = self.fc1(x)x = x.to('cuda:1')x = self.fc2(x)returnx def train(rank, world_size):dist.init_process_group(backend='nccl', init_method='tcp://127.0.0.1:29500', rank=rank, world_size=world_size...
然后,nn.DataParallel会将输入数据划分为多个小批次,每个小批次分配到不同的GPU上,并使用torch.nn.parallel.scatter函数将输入数据复制到各个GPU上。接下来,nn.DataParallel会在每个GPU上分别计算模型的输出,并使用torch.nn.parallel.gather函数将各个GPU上的输出合并起来,得到最终的输出。最后,nn.DataParallel会计算损失...