PyTorch 的torch.device可以让我们灵活地指定模型和数据的设备。可以通过以下方式指定设备: importtorch device=torch.device("cpu")# 设置为 CPU# 或者使用 "cuda" 来指定 GPU# device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu") 1.
importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimimporttorchvisionimporttorchvision.transformsastransforms# 指定设备为CPUdevice=torch.device("cpu")# 数据准备transform=transforms.Compose([transforms.ToTensor()])trainset=torchvision.datasets.CIFAR10(root='./data',train=True,download=True,transform=transform)...
os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICE']='1' (3)使用函数set_device 代码语言:javascript 复制 importtorch 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...
device(str(TARGET), 0) optimized_module = graph_executor.GraphModule(lib["default"](dev)) optimized_module.set_input("input0", X_ex) optimized_module.run() # dry run test return optimized_module 这段代码使用 XGBoost 库对 Relay 模型进行优化运行,在选定的时间约束条件下,为这个计算图找到尽...
torch.cuda.set_device(id) Pytoch中的in-place AI代码助手复制代码 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() ...
7、防止CPU和GPU之间频繁传输数据。注意要经常使用tensor.cpu()将tensors从GPU传输到CPU，.item()和.numpy()也是如此，使用.detach()代替。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...
# 创建模型并移动到GPUmodel= SimpleModel().to(rank) # 包装模型为DDP模型ddp_model = DDP(model, device_ids=[rank]) if__name__ =="__main__":importosimporttorch.multiprocessing as mp # 世界大小:总共的进程数world_size =4 # 使用mp.spawn启动多个进程mp.sp...
接下来,我们需要实际提供一些这个运算符的实现。具体来说,这是一个在 CPU 上进行加法的非常简单的实现: Tensor myadd_cpu(const Tensor& self_, const Tensor& other_) { TORCH_CHECK(self_.sizes() == other_.sizes()); TORCH_INTERNAL_ASSERT(self_.device().type() == DeviceType::CPU); ...
set# 模型加载device=torch.device("cuda:0"iftorch.cuda.is_available()else"cpu")net=torchvision....
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...