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,...
torch.cuda.set_device(2) # 设置第3块GPU device = torch.cuda.current_device() # 当前的GPU设备是2,返回2 # 按道理这里只有设置一块GPU,即低块,我们能够使用的是只有一块GPU,也就是下面只能是 cuda:0 # 但是我们即便使用 cuda:1、cuda:2、cuda:3 均可以 cuda = torch.device("cuda:1") # 返回...
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.set_device(x)设置GPU之后,torch.cuda.device_count()返回的还是你所有的板子数目,这样一来后面的程序需要注意一下,可能会有问题 例如:Hugging face 或者google-rearch这种开源的预训练模型使用Demo,会在程序里count device数目n_gpu,然后会根据n_gpu调整是否使用torch.nn.DataParallel并行训练BERT,还会影...
(2) torch.cuda.set_device() 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...
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...
在安装完驱动程序后,我们还需要在PyTorch中使用torch.cuda.set_device()来设置默认的GPU设备。三、案例分析本节将通过几个实例来说明PyTorch显存分析和PyTorch显卡在实际应用中的情况。 自然语言处理:在自然语言处理领域,一般使用大型预训练模型如BERT和GPT系列。这些模型需要大量的显存来存储和训练数据。例如,一个175M...
()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...