实现将原始单个GPU训练代码改为多个GPU训练 实验代码 在带有多GPU的机器上运行代码,只要在原始单GPU代码中模型定义完成后面,添加以下代码即可,这样会默认在所有的GPU上进行训练,特别注意:若banchsize=30,则在单GUP上是30个样本一组进行训练,在2个GPU上并行训练,则是每个GPU上15个样本,以此类推。所以可以考虑增加ban...
2、删除代码,再输入 import torch print(torch.version.cuda) 1. 2. 显示: 3、不删除代码,再输入 print(torch.cuda.is_available()) print(torch.cuda.device_count()) 1. 2. 显示: 说明pytorch的cpu版改成gpu版,实测成功
os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] ="2"#GPU编号 多GPU实验: Data Parallelism数据并行是将mini-batch,分割成多个更小的mini-batches的方法,然后并行地计算各个小的mini-batches. Data Parallelism通过torch.nn.DataParallel来实施,可以将一个模块包装在DataParallel中,并将在batch维度中通过多个GPU对其进行并行化。
在加载代码到GPU之前,我们首先需要确保GPU可用。PyTorch提供了一个方法来检查GPU是否可用,并返回可用的GPU数量。 importtorch# 检查GPU是否可用iftorch.cuda.is_available():device=torch.device("cuda")# 使用第一个可用的GPUprint("GPU可用")print("可用的GPU数量:",torch.cuda.device_count())else:device=torch...
这个local_rank参数,可以理解为就是torch.distributed.launch在给一个GPU创建进程的时候,给这个进程提供的GPU号,这个是自动给的,不需要手动指定。 之后就是在代码里面一定要写这句代码,而且这句代码要写在你所有和多GPU相关的代码前面,表明当前进程使用的GPU号,如果不写这句代码,所有的进程都默认的在你使用CUDA_VIS...
代码语言:javascript 代码运行次数:0 复制 Cloud Studio代码运行 #创建新环境 conda create--name pytorch-gpu python=3.6#激活环境 conda activate pytorch-gpu 命令行输入:conda create –name pytorch_gpu python=3.6 python_gpu为anaconda下虚拟环境名称,可自定义,python=3.6为选择安装的python版本。
1 pyTorch 多卡运行代码 一般pytorch多卡运行,最好使用此方法 python -m torch.distributed.launch —nproc_per_node 例如python -m torch.distributed.launch —nproc_per_node 2 train.py 其中参数 --nproc_per_node 表示每个节点需要多少个进程,一般每个进程独占一个GPU ...
Cloud Studio代码运行 pythonCopy code # 清理中间变量 del outputs,loss torch.cuda.empty_cache()# 清理显存 5. 数据并行处理 如果我们拥有多张GPU,可以使用数据并行处理来加速训练并减少单张显卡的负担。PyTorch提供了nn.DataParallel类来实现数据并行处理,使得我们可以将模型分布到多个GPU上进行训练。
上述代码首先检查是否有可用的GPU。如果有,它会使用第一个可用的GPU;否则,它会使用CPU。然后,将模型移动到所选的设备上。 然而,在某些情况下,你可能需要将模型从GPU移至CPU。这时,你只需更改设备设置,并再次调用.to(device)方法即可: # 将设备更改为CPU device = torch.device("cpu") # 将模型移至CPU mode...
这大大降低了编写 PyTorch 功能或后端的流程；TorchInductor：是一种深度学习编译器，可为多个加速器和后端生成快速代码。对于 NVIDIA GPU，它使用 OpenAI Triton 作为关键构建块。TorchDynamo、AOTAutograd、PrimTorch 和 TorchInductor 是用 Python 编写的，并支持 dynamic shapes（无需重新编译就能发送不同大小的向量）...