2. 使用torch.cuda.set_device函数 另一种指定显卡的方式是使用torch.cuda.set_device函数。该函数接受一个显卡设备的索引作为参数。 importtorch torch.cuda.set_device(0)# 指定使用显卡设备0 1. 2. 3. 3. 使用torch.device对象 可以使用torch.device对象来指定使用哪个显卡
使用torch.cuda.set_device()可以更方便地将模型和数据加载到对应GPU上, 直接定义模型之前加入一行代码即可 torch.cuda.set_device(gpu_id) #单卡 torch.cuda.set_device('cuda:'+str(gpu_ids)) #可指定多卡 但是这种写法的优先级低,如果model.cuda()中指定了参数,那么torch.cuda.set_device()会失效,而且p...
首先,我们需要设置PyTorch使用的默认设备为cuda:1。我们可以通过以下代码来实现: importtorch device=torch.device("cuda:1"iftorch.cuda.is_available()else"cpu")torch.cuda.set_device(device) 1. 2. 3. 4. 接下来,我们可以将模型和数据加载到指定的设备上。例如,我们可以通过以下代码将一个简单的神经网络模...
这里为1)num_gpus=int(os.environ["WORLD_SIZE"])if"WORLD_SIZE"inos.environelse1is_distributed=num_gpus>1ifis_distributed:torch.cuda.set_device(args.local
从PyTorch1.4 版本开始,引入了一个新的功能 torch.cuda.set_per_process_memory_fraction(fraction, device),这个功能允许用户为特定的GPU设备设置进程可使用的显存上限比例。 测试代码: 代码语言:python 代码运行次数:8 运行 AI代码解释 torch.cuda.empty_cache()# 设置进程可使用的GPU显存最大比例为50%torch.cuda...
第三、gpu可选设备查询: nvidia-smi 第三、具体gpu设备的选择三种方法: 方法一:利用环境变量设置 import os os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = 0 方法二: 命令行设置 CUDA_VISIBLE_DEVICES = 0 python train.py(主程序入口程序文件名) 方法三:代码行设置 torch.cuda.set_device(6) ...
见网址:http://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/6591923.html 2. 使用函数set_device import torch torch.cuda.set_device(id) 该函数见 pytorch-master\torch\cuda\__init__.py。 不过官方建议使用CUDA_VISIBLE_DEVICES,不建议使用set_device函数。
在PyTorch中,可以使用torch.cuda.set_device()方法来指定GPU训练环境变量。以下是具体步骤: 首先,导入torch和torch.cuda模块: import torch import torch.cuda 复制代码 然后,可以使用torch.cuda.set_device()方法指定使用的GPU设备。例如,如果要使用第一个GPU设备,可以这样设置: torch.cuda.set_device(0) 复制...
()ifworld_size==1:returndist.barrier()##WORLD_SIZE由torch.distributed.launch.py产生 具体数值为 nproc_per_node*node(主机数,这里为1)num_gpus=int(os.environ["WORLD_SIZE"])if"WORLD_SIZE"inos.environelse1is_distributed=num_gpus>1ifis_distributed:torch.cuda.set_device(args.local_rank)# 这里...