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(...
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...
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...
首先定义 1device = t.device('cuda:0') 将model和criterion to(device) 1#cuda2model =model.to(device)3criterion = criterion.to(device) 再将43行的inputs、target,46行的outputs to(device)到GPU上训练 1deftrain(epoch):2running_loss = 0.03forbatch_idx, datainenumerate(train_loader, 0):4input...
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...
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():设置主 GPU 为哪一个物理 GPU,此方法不推荐使用 os.environ.setdefault("CUDA_VISIBLE_DEVICES", "2", "3"):设置可见 GPU 在PyTorch 中,有物理 GPU 可以逻辑 GPU 之分,可以设置它们之间的对应关系。 在上图中,如果执行了`os.environ.setdefault("CUDA_VISIBLE_DEVICES", "2", ...
model.to(device) #使用序号为0的GPU #或model.to(device1) #使用序号为1的GPU 多GPU加速 这里我们介绍单主机多GPUs的情况,单机多GPUs主要采用的DataParallel函数,而不是DistributedParallel,后者一般用于多主机多GPUs,当然也可用于单机多GPU。 使用多卡训练的方式有很多,当然前提是我们的设备中存在两个及以上的GPU...
Pytorch中使用指定的GPU (1)直接终端中设定 代码语言:javascript 复制 CUDA_VISIBLE_DEVICES=1 (2)python代码中设定: 代码语言:javascript 复制 importos os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICE']='1' (3)使用函数set_device 代码语言:javascript 复制 importtorch ...