一般不建议直接安装最高版本的CUDA,因为如果后续使用PyTorch或TensorFlow,95%的情况下是不兼容的(咱就是说稳定的总比最新的好) 0.3.2、 支持你的GPU算力 GPU算力查询地址我的GPU为NVIDIA GeForce RTX 3060 CUDA各版本支持算力 CUDA支持算力需 GPU算力(8.6) 但又不能跨版本即需 8.0 那么10.x系列
对应cuda版本11.0.221,我们找到了1.7.1版本的pytorch与之对应。 conda install pytorch==1.7.1 torchvision==0.8.2 torchaudio==0.7.2 cudatoolkit=11.0 -c pytorch 4.2 使用清华源安装pytorch# conda install pytorch==1.7.1 torchvision==0.8.2 torchaudio==0.7.2 cudatoolkit=11.0 4.3 指定channel安装pytorch#...
ckpt tensor(0.0376, device='cuda:0') model_clone = Model.load_from_checkpoint(trainer.checkpoint_callback.best_model_path) trainer_clone = pl.Trainer(max_epochs=3,gpus=1) result = trainer_clone.test(model_clone,data_module.test_dataloader()) print(result) --- DATALOADER:0 TEST RESULTS {...
我先给出之前自己跑深度学习的时候定义的固定随机种子函数,以供参考 defset_random_seed(seed):# 固定随机种子random.seed(seed)np.random.seed(seed)torch.manual_seed(seed)torch.cuda.manual_seed(seed)torch.cuda.manual_seed_all(seed)torch.backends.cudnn.benchmark=Falsetorch.backends.cudnn.deterministic=...
5. 查看Pytorch支持的CUDA版本 进入PyTorch官网PyTorch,如下所示,支持的是CUDA11 6. 查看其他CUDA版本 CUDA Toolkit 12.4 Update 1 Downloads | NVIDIA Developer 7. 下载CUDA11.1 8. 安装CUDA11.1 9. 下载并配置CUDNN 下载cudnn,需要注册一个账号,然后进行问卷之后,才可以进行下载页面。
不需要写一大堆的.cuda()和.to(device),Lightning会帮你自动处理。如果要新建一个tensor,可以使用type_as来使得新tensor处于相同的处理器上。 def training_step(self, batch, batch_idx): x, y = batch #把z放在和x一样的处理器上 z = sample_noise() ...
pytorch-lightning 是建立在pytorch之上的高层次模型接口。 pytorch-lightning 之于 pytorch,就如同keras之于 tensorflow。 通过使用 pytorch-lightning,用户无需编写自定义训练循环就可以非常简洁地在CPU、单GPU、多GPU、乃至多TPU上训练模型。 无需考虑模型和数据在cpu,cuda之间的移动,并且可以通过回调函数实现CheckPoint...
模型数据会自动上传到cuda(无需手动) 日志的输出 分布式的训练 Tensorboard的可视化 Pytorch-Lightning使用 PL的主要过程 # 从模型的定义开始,主要区别就是继承pl.LightningModule class LitAutoEncoder(pl.LightningModule): # 定义网络架构 def __init__(self): ...
()else:state = torch.tensor([self.state])if device not in ['cpu']:state = state.cuda(device)q_values = net(state)_, action = torch.max(q_values, dim=1)action = int(action.item())return action@torch.no_grad()def play_step(self, net: nn.Module, epsilon: float = 0.0, device...
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