方法二 函数 set_device + 函数.cuda() 不过官方建议使用CUDA_VISIBLE_DEVICES,不建议使用 set_device 函数。 第一步,函数set_device设置device import torch gpu_id = [0, 1, 2] torch.cuda.set_device(gpu_id) #运行这里会报错,set_device只能传int,
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。 注:官方解释 如果服务器具有多个GPU,tensor.cuda()方法会将tensor保存到第一块GPU上,等价于tensor.cuda(0)。此时如果想...
调用torch.npu.set_device()后抛出异常: [ERROR] RUNTIME(107709,python):2021-08-05-00:56:25.093.806 [runtime.cc:619]107709 InitSocType:halGetDeviceInfo(INFO_TYPE_VERSION) failed: drvRetCode=4 [ERROR] RUNTIME(107709,python):2021-08-05-00:56:25.093.881 [runtime.cc:698]107709 Init:init...
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...
torch.cuda.set_device(id)Pytoch中的in-place in-place operation 在 pytorch中是指改变一个tensor的值的时候,不经过复制操作,而是在运来的内存上改变它的值。可以把它称为原地操作符。 在pytorch中经常加后缀 “_” 来代表原地in-place operation, 比如 .add_() 或者.scatter() ...
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...
如果正在创建一个张量，就可以使用关键字参数device=torch.device(‘cuda:0’)直接将其分配给你的GPU。如果到传输数据的情境下，可以使用.to(non_blocking=True)，只要你在传输后没有任何同步点。8、使用梯度/激活检查点。检查点的工作原理，是用计算换取内存。检查点部分不是将整个计算图的所有中间激活都存储起来...
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pytorch的官方文档中明确说明,不建议用户使用该方法。
如果要创建新的张量，使用关键字参数device=torch.device（'cuda：0'）将其直接分配给GPU。最好使用.to(non_blocking=True)传输数据，确保传输后没有任何同步点即可。另外Santosh Gupta的SpeedTorch也值得一试，尽管其加速与否尚不完全清除。8.使用梯度/激活检查点 检查点通过将计算保存到内存来工作。检查点在反向...
# 方式1:在进程内部设置可见的device torch.cuda.set_device(args.local_rank) # 方式2:通过ddp里面的device_ids指定 ddp_model = DDP(model, device_ids=[rank]) # 方式3:通过在进程内修改环境变量 os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = loac_rank 如果不设置显存可见的参数,那么节点内的rank会调用所用...