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...
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=...
对于测试数据,本来想着测试数据本来也挺快的,就想着不用把测试数据复制到gpu上,结果报错: 从报错信息来:需要的输入参数类型为torch.FloatTensor,但实际上给定是torch.cuda.FloatTensor,是由于两个张量不在同一个空间例如一个在cpu中,而另一个在gpu中因此会引发错误。 因此在gpu 上训练的网络,测试的时候一定要放在g...
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。
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() ...
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 {...
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...
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): ...
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: ...