# 假设我们要使用第0块GPUgpu_id=0torch.cuda.set_device(gpu_id)print(f"当前选择使用的GPU:{torch.cuda.get_device_name(gpu_id)}") 1. 2. 3. 4. 代码解释: torch.cuda.set_device(gpu_id):设置当前默认的GPU为指定的GPU ID(在本例中为0)。 torch.cuda.get_device_name(gpu_id):确认已设置...
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...
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。 AI检测代码解析 #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。 AI检测代码解析 #加载模型model = Model()#发送模...
通过torch.cuda.set_device()方法设置当前使用的GPU设备。然后使用dist.init_process_group()方法去初始化进程组,其中backend为通信后端,如果使用的是Nvidia的GPU建议使用NCCL;init_method为初始化方法,这里直接使用默认的env://当然也支持TCP或者指像某一共享文件;world_size这里就是该进程组的进程数(一个进程负责一...
在PyTorch中,可以使用torch.cuda.set_device()方法来指定GPU训练环境变量。以下是具体步骤: 首先,导入torch和torch.cuda模块: import torch import torch.cuda 复制代码 然后,可以使用torch.cuda.set_device()方法指定使用的GPU设备。例如,如果要使用第一个GPU设备,可以这样设置: torch.cuda.set_device(0) 复制...
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...
不过官方建议使用CUDA_VISIBLE_DEVICES,不建议使用 set_device 函数。 如何使用特定显卡跑pyTorch 方法一:改变系统变量使得仅目标显卡可见 export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 #这里是要使用的GPU编号,正常的话是从0开始 然后再运行pyTorch即可 方法二:使用torch.cuda接口 ...
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_...
1.torch.cuda.device_count():计算当前可见可用的GPU数 2.torch.cuda.get_device_name():获取GPU名称 3.torch.cuda.manual_seed():为当前GPU设置随机种子 4.torch.cuda.manual_seed_all():为所有可见可用GPU设置随机种子 5.torch.cuda.set_device():设置主GPU(默认GPU)为哪一个物理GPU(不推荐) 推荐的方式...