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...
步骤2:设置默认GPU设备 在这一步中,我们将设置默认的GPU设备。 #检查GPU是否可用if torch.cuda.is_available():#设置默认GPU设备torch.cuda.set_device(0) 1. 2. 3. 4. 步骤3:加载模型并发送到GPU 最后,我们加载模型并将其发送到GPU上。 #加载模型model = Model()#发送模型到GPUmodel.to(torch.device(...
RuntimeError: module must have its parameters and buffers on device cuda:1 (device_ids[0]) but found one of them on device: cuda:2 这是因为,使用多 GPU 需要有一个主 GPU,来把每个 batch 的数据分发到每个 GPU,并从每个 GPU 收集计算好的结果。如果不指定主 GPU,那么数据就直接分发到每个 GPU,...
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...
要在GPU上运行数据需要把一些相关的参数和模型转到GPU上 需要转换的有:model,数据,criterion(loss函数) 其中optimizer不需要转换 首先定义 1device = t.device('cuda:0') 将model和criterion to(device) 1#cuda2model =model.to(device)3criterion = criterion.to(device) ...
device1 = torch.device("cuda:1") for batch_idx, (img, label) in enumerate(train_loader): img=img.to(device) label=label.to(device) 对于模型来说,也是同样的方式,使用.to(device)或.cuda来将网络放到GPU显存。 #实例化网络 model = Net() ...
如果计算机上有多个 GPU,可以使用 torch.cuda.set_device(device_id) 来选择使用哪个 GPU。默认情况下,PyTorch 使用第一个可用的 GPU。 GPU 内存限制: GPU 有限的内存可能成为瓶颈。在训练大型模型时,要确保 GPU 内存足够,否则可能需要调整批处理大小或使用更小的模型。 模型移动到 GPU: 使用model.to(device) ...
DataParallel 是 PyTorch 提供的一种数据并行方法,用于在单台机器上的多个 GPU 上进行模型训练。它通过将输入数据划分成多个子部分(mini-batches),并将这些子部分分配给不同的 GPU,以实现并行计算。 在前向传播过程中,输入数据会被划分成多个副本并发送到不同的设备(device)上进...
要在具有N个GPU的主机上使用DistributedDataParallel,应生成N个进程,以确保每个进程在0到N-1的单个GPU上独自工作。这可以通过为每个进程设置CUDA_VISIBLE_DEVICES或调用以下命令来完成:1 torch.cuda.set_device(i) i从0到N-1。 在每个进程中,都应参考以下内容来构造此模块:1 2 3 torch.distributed.init_process...
torch.cuda.set_device():设置主GPU(默认GPU)为哪一个物理GPU(不推荐) 3.3 多GPU并行运算 多GPU的运行机制: 多GPU 并行运算, 简单的说有多块 GPU,比如 4 块, 而这里面有个主 GPU, 当拿到了样本数据之后,比如主 GPU 拿到了 16 个样本, 那么它会经过 16/4=4 的运算,把数据分成 4 份, 自己留一份...