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(...
# 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...
使用torch.cuda.set_device()可以更方便地将模型和数据加载到对应GPU上, 直接定义模型之前加入一行代码即可 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p...
接下来,可以在定义模型之前调用torch.cuda.set_device()方法,确保模型和数据都在指定的GPU上进行训练。 torch.cuda.set_device(0) model = Model() 复制代码 这样就可以在PyTorch中指定GPU训练环境变量了。需要注意的是,如果要在多个GPU上进行训练,可以使用torch.nn.DataParallel或torch.nn.parallel.DistributedDataPar...
device_count() 用途:返回系统中可用的 GPU 数量。 torch.cuda.current_device() 用途:返回当前默认的 GPU 设备索引。 torch.cuda.set_device(device) 用途:设置当前默认的 GPU 设备索引。 torch.cuda.get_device_name(device=None) 用途:返回给定设备的名称。 torch.cuda.get_device_properties(device) 用途:...
例如:os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '1,2,3',生效之后,再设置torch.cuda.set_device(0),此时pytorch将会使用1号cuda. 其他类似… torch.cuda.set_device(x)设置GPU之后,torch.cuda.device_count()返回的还是你所有的板子数目,这样一来后面的程序需要注意一下,可能会有问题 ...
见网址:http://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/6591923.html 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。
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...
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...