先调用torch.cuda.set_device(1)指定使用第二块GPU,后续的.cuda()都无需更改,切换GPU只需修改这一行代码。 设置环境变量CUDA_VISIBLE_DEVICES,例如export CUDA_VISIBLE_DEVICE=1(下标从0开始,1代表第二块物理GPU),代表着只使用第2块物理GPU,但在程序中这块GPU会被看成是第1块逻辑GPU,此时调用tensor.cuda()会...
一种是先调用t.cuda.set_device(1)指定使用第二块GPU,后续的.cuda()都无需更改,切换GPU只需修改这一行代码。 更推荐的方法是设置环境变量CUDA_VISIBLE_DEVICES,例如当export CUDA_VISIBLE_DEVICE=1(下标是从0开始,1代表第二块GPU),只使用第二块物理GPU,但在程序中这块GPU会被看成是第一块逻辑GPU,因此此时调...
Pytorch 搭建神经网络(6)GPU 加速:CUDA 的使用 1 .cuda() 方法 1.1 张量 .cuda() 返回新的对象 1.2 module.cuda() 返回自己 2 .to(device) 方法 3 损失函数迁移到 GPU 4 torch.cuda.device() 指定默认设备 5多 GPU 操作 5.1 方法一:调用 torch.cuda.set_device() 5.2 方法二:设置环境变量 CUDA_VIS...
defexample(rank, world_size):# create default process groupdist.init_process_group("nccl", rank=rank, world_size=world_size)# create local modelmodel= nn.Linear(10,10).to(rank)# construct DDP modelddp_model = DDP(model, device_ids=[rank])#defineloss ...
model.to(device)#超参数batch_size=64lr=0.0001epoch=10trainloader,testloader,test_num=data_set....
可以使用`torch.set_default_tensor_type`函数将默认的tensor类型设置为`torch.FloatTensor`,这样就可以在GPU上运行PyTorch模型,但训练时仍使用CPU。 import torch torch...
torch.cuda.set_device(args.local_rank)# 这里设定每一个进程使用的GPU是一定的torch.distributed.init_process_group(backend="nccl",init_method="env://")synchronize()# 将模型移至到DistributedDataParallel中,此时就可以进行训练了ifis_distributed:model=torch.nn.parallel.DistributedDataParallel(model,device_...
torch.distributed.init_process_group(backend="nccl") model = DistributedDataParallel(model) # device_ids will include all GPU devices by default 但是这里需要注意的是, 如果使用这句代码, 直接在pycharm或者别的编辑器中,是没法正常运行的, 因为这个需要在shell的命令行中运行, 如果想要正确执行这段代码, ...
我们可以通过Tensor的device属性来查看该Tensor所在的设备。我们也可以直接在创建的时候就指定设备。除了调用对象的 .cuda 方法之外，还可以使用 torch.cuda.device ，来指定默认使用哪一块 GPU ，或使用torch.set_default_tensor_type 使程序默认使用 GPU ，不需要手动调用 cuda 。注意：存储在不同位置中的数据是不...