importtorchclassPyTorch:def__init__(self):self.device=Nonedefset_device(self):# 检查GPU是否可用iftorch.cuda.is_available():# 如果GPU可用,设置设备为GPUself.device=torch.device('cuda')else:# 如果GPU不可用,设置设备为CPUself.device=torch.device('cpu')print("设备设置为:",self.device)# 实例化...
方法二 函数 set_device + 函数.cuda() 不过官方建议使用CUDA_VISIBLE_DEVICES,不建议使用 set_device 函数。 第一步,函数set_device设置device import torch gpu_id = [0, 1, 2] torch.cuda.set_device(gpu_id) #运行这里会报错,set_device只能传int,也就是只能用一个gpu训练? 1. 2. 3. 4. 第二...
torch.cuda.set_device('cuda:{}'.format(gpus[0])) train_dataset = ... train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_dataset, batch_size=...) model = ... model = nn.DataParallel(model.to(device), device_ids=gpus, output_device=gpus[0]) optimizer = optim.SGD(model.parameters) fo...
print('Accuracy of the model based on the test set of', test_split ,'inputs is: %d %%'% (100* running_accuracy / total))# Optional: Function to test which species were easier to predictdeftest_species():# Load the model that we saved at the end of the training loopmodel = Networ...
torch.cuda.set_device(device) 可以选择使用指定的卡进行训练,但更推荐使用CUDA_VISABLE_DEVICES来实现该功能。 torch.nn.DataParallel可以用于实现分布式训练,但是实现是单进程的,不支持多机与模型并行。未来会被废弃。 目前分布式训练一般使用torch.nn.parallel.DistributedDataParallel模块,这个模块是多进程的,效率比较高...
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_group(backend='nccl', world_size=N, init_method='...') model = DistributedDataParallel(model, device_ids=[i], output_device=i)...
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 ...
model = nn.DataParallel(model.cuda(), device_ids=gpus, output_device=gpus[0]) 值得注意的是,模型和数据都需要先 load 进 GPU 中,DataParallel 的 module 才能对其进行处理,否则会报错: # main.py import torch import torch.distributed as dist gpus = [0, 1, 2, 3] torch.cuda.set_device('cuda...
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...
ifargs.local_rank!=-1:torch.cuda.set_device(args.local_rank)device=torch.device("cuda",args....