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CUDA就不满足 我...
下载并安装最新版本的驱动程序NVIDIA GeForce 驱动程序 - N 卡驱动 | NVIDIA 4. 查看显卡支持的CUDA版本信息 通过NVIDIA控制面板 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. ...
所以如果你在调用的nn.Module的__init__()中初始化,使用to(device)或干脆什么都不用,结果就是它永远都在cpu上。 但是,经过实验,虽然pl.LightningModule在__init__()阶段self.device还是cpu,当进入了training_step()之后,就迅速变为了cuda。所以,对于子模块,最佳方案是,使用一个forward中传入的量,如x,作为一...
首先确定能够安装的torch版本(与pytorch是一个东西,前者一般通过pip安装,后者一般通过conda 安装)和python版本。服务器的CUDA版本和nvidia驱动不能改变,在此条件下确定torch版本最新只能为1.7.1. torch版本确定方法:在Pytorch官网中(以前的 PyTorch 版本 |PyTorch的)查找与本机CUDA对应的torch版本,直接使用其命令下载,本...
安装pytorch前需要查看本机的cuda版本: nvcc -V 由图可知cuda版本为11.0.221 查看cudnn版本 whereis cudnn找到相应的目录 cat /usr/local/cudnn/include/cudnn_version.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2 可知cudnn版本为8.1.1 如果未安装cuda和cudnn,也可以使用conda来安装,前提是conda源中含有相应的版本。
现在，我只需要知道属性何时被设置为 None ，这样就可找到问题的根源。我尝试使用调试器，但由于多进程或 CUDA 而导致程序崩溃。我开始采用 Python 的 getter & setter 用法：当 DataLoader._iterator 设置为 None 时，将会打印 stack trace 这样做非常有效，会输出如下内容：File "trainer\trainer.py", line 1314...
import torch import hfai def main(gpu_id): torch.cuda.set_device(gpu_id) # ... ...
移除硬件调用.cuda()等，pl自动将模型、张量放在合适的设备；移除.train()等代码，这也会自动切换 根据...
现在,我只需要知道属性何时被设置为 None ,这样就可找到问题的根源。我尝试使用调试器,但由于多进程或 CUDA 而导致程序崩溃。我开始采用 Python 的 getter & setter 用法: 当DataLoader._iterator 设置为 None 时,将会打印 stack trace 这样做非常有效,会输出如下内容: ...
trainer=pl.Trainer(default_root_dir="logs",gpus=(1iftorch.cuda.is_available()else0),max_epochs=5,fast_dev_run=False,logger=pl.loggers.TensorBoardLogger("logs/",name="cola",version=1),callbacks=[checkpoint_callback,early_stopping_callback],)trainer.fit(cola_model,cola_data) ...