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,...
通过torch.cuda.set_device()方法设置当前使用的GPU设备。然后使用dist.init_process_group()方法去初始化进程组,其中backend为通信后端,如果使用的是Nvidia的GPU建议使用NCCL;init_method为初始化方法,这里直接使用默认的env://当然也支持TCP或者指像某一共享文件;world_size这里就是该进程组的进程数(一个进程负责一...
# 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...
torch.cuda.set_device(1) print(torch.cuda.device_count()) #可用GPU数量 (我的机器是4卡,所以print结果是:4,说明用torch.cuda.set_device(1)指定,不会改变可见的显卡) 后面还可以用torch.nn.DataParallel(model, device_ids=[1, 2])进行指定,但是必须包含set_device(1)指定的device:1的设备,缺点是仍然...
从PyTorch 1.4 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。
一、CUDA:显卡的超级计算器 CUDA(Compute Unified Device Architecture)是由NVIDIA推出的一种通用并行计算架构,它允许开发者使用GPU进行高效的并行计算。简而言之,CUDA将GPU变成了一个超级计算器,能够处理复杂的计算任务。然而,要使用CUDA,您的计算机必须配备NVIDIA的GPU,并且需要安装相应的驱动程序。 二、Torch:Python的...
torch.cuda.set_device(args.local_rank)# 这里设定每一个进程使用的GPU是一定的torch.distributed.init_process_group(backend="nccl",init_method="env://")synchronize()# 将模型移至到DistributedDataParallel中,此时就可以进行训练了ifis_distributed:model=torch.nn.parallel.DistributedDataParallel(model,device_...
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\__init__.py。 不过官方建议使用CUDA_VISIBLE_DEVICES,不建议使用set_device函数。
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...
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。