transformand target_transform specify the feature and label transformations 执行代码后会把数据集下载到当前路径的 ./data/ 目录下,FashionMNIST 继承了 MNIST,MNIST 的构造函数中,指定 download 为 True 则会执行self.download(),首先检查数据集是否已经在当前目录,如果在则不下载(可自行查看源代码) 2.2 读取数据...
x):# manually specify where tensors will be converted from floating# point to quantized in the ...
iftorch.cuda.is_available():device=torch.device("cuda:0")# you can continue going on here, like cuda:1 cuda:2...etc.print("Running on the GPU")else:device=torch.device("cpu")print("Running on the CPU")RunningontheGPU 如果想要查看 GPU 的数量,也很简单,使用torch.cuda.device_count()...
model = ToyModel().cuda(device_ids[0]) # 这里复制模型到 GPU 之上 ddp_model = DDP(model, device_ids) loss_fn = nn.MSELoss() # 接着进行训练 optimizer = optim.SGD(ddp_model.parameters(), lr=0.001) optimizer.zero_grad() outputs = ddp_model(torch.randn(20, 10)) labels = torch.ra...
model=GPipe(model,balance=[2,2],devices=[4,2],# Specify GPUs.chunks=8) 3.2 输入输出 与典型module不同,GPipe之中,输入设备与输出设备不同,除非只有一个分区。这是因为第一个分区和最后一个分区被放置在不同的设备上。因此,必须将输入和目标移动到相应的设备。可以通过 torchgpipe.GPipe.devices 的属性来...
(device=cuda)# b.device and b2.device are device(type='cuda', index=1)c = a + b# c.device is device(type='cuda', index=1)z = x + y# z.device is device(type='cuda', index=0)# even within a context, you can specify the device# (or give a GPU index to the .cuda ...
Specify update interval. The command will not allow quicker than 0.1second inter‐ val, in which the smaller values are converted. ... 通过man 可以知道watch -n 可以指定时间 ,因此可以使用 watch -n 3 nvidia-smi 同时也可以使用nvidia-smi -l 也...
(data_loader): data, target = tensor# Specify features and labels in a tensoroptimizer.zero_grad()# Reset optimizer stateout = model(data)# Pass the data through the networkloss = loss_criteria(out, target)# Calculate the losstrain_loss += loss.item()# Keep a running total of loss ...
该教程使用一个 GPU 来托管EmbeddingTable,提供的代码可以正常工作。但是,如果一个模型存在于多个 GPU 上,就需要一些额外的步骤来增加所有 GPU 的摊销利用率。管道并行是一种可以在这种情况下有所帮助的范式之一。 在本教程中,我们以ResNet50作为示例模型,该模型也被单机模型并行最佳实践教程使用。类似地,ResNet50...