device_ids = [0, 1] # 指定要使用的GPU编号 model = torch.nn.DataParallel(MyModel(), device_ids=device_ids) model = model.to(device_ids[0]) 方法三:使用torch.distributed.launch和torch.nn.parallel.DistributedDataParallel 对
torch.device('cuda',0) #这里的0指的是设备的序号 torch.device('cuda:0') #3.例子 cpu转到GPU s = time.time() device = torch.device('cuda:0' if torch.cuda.is_available() else 'cpu') a = torch.rand([1024, 1024, 10]).to(device) print('time:{:6.3f}'.format(time.time()-s)...
if__name__=="__main__":# 检查可用的 GPUdevice=torch.device("cuda"iftorch.cuda.is_available()else"cpu")model=CNNModel().to(device)# 如果有多个 GPU,使用 DataParalleliftorch.cuda.device_count()>1:model=nn.DataParallel(model)# 加载数据和进行训练dataset=ImageDataset('data/train',batch_size...
在PyTorch中,我们使用torch.device来设置设备。例如,我们可以设置设备为第一个可用的GPU。 device = torch.device('cuda:0' if torch.cuda.is_available() else 'cpu') 将模型和数据移动到GPU现在我们已经设置了设备,下一步是将我们的模型和数据移动到GPU。我们可以使用.to(device)方法来完成这个操作。 model =...
GPU编号不一致问题 解释:torch.device("cuda:0")所选择的GPU跟nvidia-smi中的GPU编号不一样 解决:指定编号方式 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 import osos.environ["CUDA_DEVICE_ORDER"]="PCI_BUS_ID" # xxxxxx其它代码 原创声明:本文系作者授权腾讯云开发者社区发表,未经许可,不得转载。
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...
model.cuda(gpu_id) # gpu_id为int类型变量,只能指定一张显卡 model.cuda('cuda:'+str(gpu_ids)) #输入参数为str类型,可指定多张显卡 model.cuda('cuda:1,2') #指定多张显卡的一个示例 (2) torch.cuda.set_device() 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...
当有小伙伴想要在程序里混合使用上述指定GPU的语句时,需要注意: os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES']是设定程序对哪几张卡可视,一般设定成功之后,接下来程序中任何有关卡号的指定都是相对的。 例如:os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '1,2,3',生效之后,再设置torch.cuda.set_device(0),此时pytorch将会使...
torch._C._cuda_setDevice(self.idx)RuntimeError:cuda runtime error (10) : invalid device ordinal at torch/csrc/cuda/Module.cpp:84# 这个报错了,因为只有一块GPU,所以指定cuda(1)无效。 同样滴,Variable变量和Module类型的模型也可以指定放在哪块GPU上 ...