使用CUDA_VISIBLE_DEVICES指定GPU,不要使用torch.cuda.set_device(),不要给.cuda()赋值。 (2) 多卡数据并行 直接指定CUDA_VISIBLE_DEVICES,通过调整可见显卡的顺序指定加载模型对应的GPU,不要使用torch.cuda.set_device(),不要给.cuda()赋值,不要给torch.nn.DataParallel中的device_ids赋值。比如想在GPU1,2,3...
记住:tensorflow和pytorch识别的设备都是通过映射关系来实现的,及我们前面的/device:GPU:0 和 /device:GPU:1。 再比如下面的一些例子: 如果只使用第四块GPU,则 /device:GPU:0 -> device: 3 如果只是用第3,4块GPU,则 /device:GPU:0 -> device: 2 和 /device:GPU:0 -> device: 3 如果只使用第1块GP...
torch.cuda.set_device():设置主GPU为哪一个物理GPU(不推荐), 推荐:os.environ.setdefault("CUDA_VISIBLE_DEVICES", "2, 3") 说明:物理GPU为插在服务器上的卡的个数,永远不会变:0,1,2,3;逻辑GPU为PyTorch 可见的。 os.environ.setdefault("CUDA_VISIBLE_DEVICES", "2, 3"),说明有2个GPU,物理GPU为...
1. 类似tensorflow指定GPU的方式,使用CUDA_VISIBLE_DEVICES。 1.1 直接终端中设定: CUDA_VISIBLE_DEVICES=1 python main.py 1.2 python代码中设定: importos os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] ="2" 见网址:http://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/6591923.html 2. 使用函数set_device import torch torch.cu...
os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] ='0,1,2,3' 在运行程序时指定 #运行程序时使用命令行,来设置该程序可见的gpu:CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3 python xxx.py 使用torch.cuda接口 # 在生成网络对象之前执行torch.cuda.set_device(0) 使用pytorch的并行GPU接口 ...
5.torch.cuda.set_device():设置主GPU(默认GPU)为哪一个物理GPU(不推荐) 推荐的方式是设置系统的环境变量:os.environ.setdefault('CUDA_VISIBLE_DEVICES', '2,3')通过这个方法合理的分配GPU,使得多个人使用的时候不冲突。但是这里要注意一下,这里的2,3指的是物理GPU的2,3.但是在逻辑GPU上,这里表示的0,1....
1. 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 在程序开头设置os.envi...
假设目前大多数大型 DNN 模型的训练都是在 GPU 上完成的，根据可用 GPU 的内存，拟合小批量大小可能会...
在这段代码中,我们设置环境变量CUDA_VISIBLE_DEVICES为-1,这将使得PyTorch只在CPU上运行。即使你的系统上有可用的GPU,这个设置也会让PyTorch忽略它们。总的来说,禁用GPU在某些情况下是非常有用的。有时候你可能想要只在CPU上运行你的代码以确保一致性,或者你可能正在尝试解决一个只在CPU上出现的特定问题。通过理解...
指定GPU不生效问题 解释:就是使用os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "1"后,后面使用起来仍然是cuda0. 解决:在最开头就使用 代码语言:javascript 复制 importosos.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]="0,2"# xxxxxx其它代码 不过需要注意的是,这样设置之后,GPU的编号会变 ...