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...
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...
(device)) labels = Variable(labels.to(device))# zero the parameter gradientsoptimizer.zero_grad()# predict classes using images from the training setoutputs = model(images)# compute the loss based on model output and real labelsloss = loss_fn(outputs, labels)# backpropagate the lossloss....
# 方式1:在进程内部设置可见的device torch.cuda.set_device(args.local_rank) # 方式2:通过ddp里面的device_ids指定 ddp_model = DDP(model, device_ids=[rank]) # 方式3:通过在进程内修改环境变量 os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = loac_rank 如果不设置显存可见的参数,那么节点内的rank会调用所用...
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 ...
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...
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)...
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...
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) ...