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.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...
首先,我们需要设置PyTorch使用的默认设备为cuda:1。我们可以通过以下代码来实现: importtorch device=torch.device("cuda:1"iftorch.cuda.is_available()else"cpu")torch.cuda.set_device(device) 1. 2. 3. 4. 接下来,我们可以将模型和数据加载到指定的设备上。例如,我们可以通过以下代码将一个简单的神经网络模...
使用torch.cuda.set_device()可以更方便地将模型和数据加载到对应GPU上, 直接定义模型之前加入一行代码即可 torch.cuda.set_device(gpu_id) #单卡 torch.cuda.set_device('cuda:'+str(gpu_ids)) #可指定多卡 但是这种写法的优先级低,如果model.cuda()中指定了参数,那么torch.cuda.set_device()会失效,而且p...
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。
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.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_...
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...
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...