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=
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...
PyTorch是用于训练深度学习模型的常用机器学习框架。 在 Azure Databricks 中,PyTorch 预安装在ML群集中。 备注 本单元中的代码片段作为强调要点的示例提供。 稍后在本模块的练习中,你将有机会运行完整工作示例的代码。 定义PyTorch 网络 在PyTorch 中,模型基于定义的网络。 网络由多个层组成,每个层都有指定的输入和输...
调用torch.npu.set_device()后抛出异常: [ERROR] RUNTIME(107709,python):2021-08-05-00:56:25.093.806 [runtime.cc:619]107709 InitSocType:halGetDeviceInfo(INFO_TYPE_VERSION) failed: drvRetCode=4 [ERROR] RUNTIME(107709,python):2021-08-05-00:56:25.093.881 [runtime.cc:698]107709 Init:init...
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 ...
torch.cuda.set_device(id)Pytoch中的in-place in-place operation 在 pytorch中是指改变一个tensor的值的时候,不经过复制操作,而是在运来的内存上改变它的值。可以把它称为原地操作符。 在pytorch中经常加后缀 “_” 来代表原地in-place operation, 比如 .add_() 或者.scatter() ...
ifargs.local_rank!=-1:torch.cuda.set_device(args.local_rank)device=torch.device("cuda",args....
torch.cuda.set_device(args.local_rank) #必须写在下一句的前面 torch.distributed.init_process_group( 'nccl', init_method='env://') 导入数据接口,需要用DistributedSampler dataset = ... num_workers = 4 if cuda else 0 train_sampler=torch.utils.data.distributed.DistributedSampler(dataset) ...
如果计算机上有多个 GPU,可以使用 torch.cuda.set_device(device_id) 来选择使用哪个 GPU。默认情况下,PyTorch 使用第一个可用的 GPU。 GPU 内存限制: GPU 有限的内存可能成为瓶颈。在训练大型模型时,要确保 GPU 内存足够,否则可能需要调整批处理大小或使用更小的模型。 模型移动到 GPU: 使用model.to(device) ...