通过 PyTorch 使用多个 GPU 非常简单。你可以将模型放在一个 GPU: device = torch.device("cuda:0") model.to(device) 1. 2. 然后,你可以复制所有的张量到 GPU: mytensor = my_tensor.to(device) 1. 请注意,只是调用 my_tensor.to(device) 返回一个 my_tensor 新的复制在GPU上,而不是重写 my_tensor。
在这个教程里,我们将学习如何使用DataParallel来使用多GPU。 PyTorch非常容易就可以使用多GPU,用如下方式把一个模型放到GPU上: device = torch.device("cuda:0") model.to(device) GPU:然后复制所有的张量到GPU上: mytensor = my_tensor.to(device) 请注意,只调用my_tensor.to(device)并没有复制张量到GPU上,...
targets = targets.to(device) if torch.cuda.device_count() > 1: model = nn.DataParallel(model) model.to(device) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 数据 对于数据而言,直接通过tensor.to(device)将其搬运到GPU并分配 模型 通过nn.DataParallel(model)将其搬运到各GPU上,而不需要其他额...
device = int(os.environ["LOCAL_RANK"]) torch.cuda.set_device(device) 然后,我们需要将模型包装在 DistributedDataParallel 中,以支持多 GPU 训练。 model = NeuralNetwork(args.data_size) model = model.to(device) if args.distributed: model = torch.nn.parallel.DistributedDataParallel(model, device_ids...
device=torch.device("cuda:0"iftorch.cuda.is_available()else"cpu")model.to(device) 这两行代码放在读取数据之前。 代码语言:javascript 复制 mytensor=my_tensor.to(device) 这行代码的意思是将所有最开始读取数据时的tensor变量copy一份到device所指定的GPU上去,之后的运算都在GPU上进行。
tensor.cuda() print(tensor_gpu.device) print(tensor_gpu.is_cuda) tensor_cpu = tensor_gpu.to...
# 创建模型并移动到GPUmodel= SimpleModel().to(rank) # 包装模型为DDP模型ddp_model = DDP(model, device_ids=[rank]) if__name__ =="__main__":importosimporttorch.multiprocessing as mp # 世界大小:总共的进程数world_size =4 # 使用mp.spawn启动多个进程mp.sp...
model.to(device) #使用序号为0的GPU #或model.to(device1) #使用序号为1的GPU 多GPU加速 这里我们介绍单主机多GPUs的情况,单机多GPUs主要采用的DataParallel函数,而不是DistributedParallel,后者一般用于多主机多GPUs,当然也可用于单机多GPU。 使用多卡训练的方式有很多,当然前提是我们的设备中存在两个及以上的GP...
先device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu")``对于model.to(device)和model.cuda(device),那显而易见to device是可以cpu和gpu的,cuda的话只能gpu。我显然...
>>> output = net(input_var) # input_var can be on any device, including CPU torch.nn.DataParallel()返回一个新的模型,能够将输入数据自动分配到所使用的GPU上。所以输入数据的数量应该大于所使用的设备的数量。 二、一个完整例子 import torch ...