2. 使用torch.cuda.set_device函数 另一种指定显卡的方式是使用torch.cuda.set_device函数。该函数接受一个显卡设备的索引作为参数。 importtorch torch.cuda.set_device(0)# 指定使用显卡设备0 1. 2. 3. 3. 使用torch.device对象 可以使用torch.device对象来指定使用哪个显卡。torch.device接受一个字符串参数,...
torch.cuda.is_available() 返回一个bool值,指示CUDA当前是否可用。 torch.cuda.set_device(device) 设置当前设备。 不鼓励使用此函数来设置。在大多数情况下,最好使用CUDA_VISIBLE_DEVICES环境变量。 参数:-device(int) – 所选设备。如果此参数为负,则此函数是无效操作。 torch.cuda.stream(stream) 选择给定流...
1.1 直接终端中设定: CUDA_VISIBLE_DEVICES=1python my_script.py 1.2 python代码中设定: importos os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] ="2" 见网址:http://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/6591923.html 2. 使用函数set_device import torch torch.cuda.set_device(id) 该函数见 pytorch-master\torch\cuda...
# 方式1:在进程内部设置可见的devicetorch.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 会调用所用的显卡。这样...
tensorflow.python.framework.errors_impl.InternalError: failed initializing StreamExecutor for CUDA device ordinal 2: Internal: failed call to cuDevicePrimaryCtxRetain: CUDA_ERROR_OUT_OF_MEMORY: out of memory; total memory reported: 11554717696
#返回GPU的数量 torch.cuda.device_count() 结果: basic 1 apache #返回gpu名字,设备索引默认从0开始 torch.cuda.get_device_name(0) 1c 'NVIDIA TITAN Xp' jboss-cli #设置当前设备。 device = "cuda:0" torch.cuda.set_device(device) __EOF__ 本文作者: Blair 本文链接: https://www.cnblogs...
torch.cuda.is_available() 返回bool值,指示当前CUDA是否可用。 torch.cuda.set_device(device) 设置当前设备。 不鼓励使用此功能函数。在大多数情况下,最好使用CUDA_VISIBLE_DEVICES环境变量。 参数: device(int) - 选择的设备。如果此参数为负,则此函数是无操作的。
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...
And say, I'm doing model parallelism as explained in this tutorial - why doesn't it do torch.cuda.set_device() when switching devices?Would it be possible to write a clear documentation on when to use torch.cuda.set_device()? Currently, it seems to be used more as a band-aid when...
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() ...