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。torch.device接受一个字符串参数,...
通过torch.cuda.set_device()方法设置当前使用的GPU设备。然后使用dist.init_process_group()方法去初始化进程组,其中backend为通信后端,如果使用的是Nvidia的GPU建议使用NCCL;init_method为初始化方法,这里直接使用默认的env://当然也支持TCP或者指像某一共享文件;world_size这里就是该进程组的进程数(一个进程负责一...
对于cudnn直接将其解开压缩包,然后需要将bin,include,lib中的文件复制粘贴到cuda的文件夹下C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.2 3、CUDA配置测试 ...
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PyTorch 1.4 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。
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。
torch.cuda.is_available() 返回一个bool值,指示CUDA当前是否可用。 torch.cuda.set_device(device) 设置当前设备。 不鼓励使用此函数来设置。在大多数情况下,最好使用CUDA_VISIBLE_DEVICES环境变量。 参数:-device(int) – 所选设备。如果此参数为负,则此函数是无效操作。
torch.cuda.set_device(args.gpu) # 对当前进程指定使用的GPUargs.dist_backend = 'nccl'# 通信后端,nvidia GPU推荐使用NCCLdist.barrier() # 等待每个GPU都运行完这个地方以后再继续 在main函数初始阶段,进行以下初始化操作。需要注意的是,学习率需要根据使用GPU的...
()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...