使用环境变量:在启动Python脚本之前,可以通过设置环境变量(如CUDA_VISIBLE_DEVICES)来控制哪些GPU对PyTorch可见。 在代码中明确指定:在代码中,使用torch.cuda.set_device来设置默认GPU,或者在使用DataParallel或DistributedDataParallel时明确指定设备ID。 灵活使用PyTorch的并行化工具:根据模型和数据集的大小,选择最适合的并行...
pip install --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/test/cu118 -e . # To deploy my code change export CUDA_VISIBLE_DEVICES=1 python -m llama_recipes.finetuning --use_peft --peft_method lora --dataset my_dataset --quantization ...
$ export CUDA_VISIBLE_DEVICES=1; python monitor.py & python work.py & sleep 10; kill %1 %2 0 0 0 0 0 0 0 0 0 Versions Collecting environment information... PyTorch version: 1.13.1+cu117 Is debug build: False CUDA used to build PyTorch: 11.7 ROCM used to build PyTorch: N/A ...
torch._C._cuda_setDevice(device) 1.问题原因:安装的事pytorch CPU版本; 2解决办法: 卸载已安装的pytorch,安装GPU 版本的pytorch 安装命令如下: pip3 install torch torchaudio -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 1. 安装过程有点长,安装过程运行如下: 安装完后验证是否安装成功: import torch to...
你可以通过运行以下 Python 代码来验证环境变量是否设置成功: AI检测代码解析 importosprint(os.environ.get("PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF"))# 输出应该是你之前设置的值,比如 "max_split_size_mb:64" 1. 2. 3. 序列图示意 下面是设置过程的简单序列图,帮助你理解每一步的执行顺序。
cuda.manual_seed_all(seed) torch.backends.cudnn.deterministic = True 有些同学会提到了,如果只这样 set_seed,会解决不了每个 epoch 都使用相同顺序读取dataset 里的数据。于是又加了这行 set_epoch 代码: train_dataloader.sampler.set_epoch(epoch) 有些同学又提到,如果只这样,会导致使用多进程 DataLoader ...
cuda_enabled = torch.cuda.is_available() # In PyTorch, tensors are default created on the CPU unless assigned to a visible CUDA device, # e.g. via x = tensor([0, 0], device="cuda:0") for the first GPU. self.available_devices = os.environ.get("CUDA_VISIBLE_DEVICES") # TODO ...
(3)尽量不要下载最新的版本,可以到pytorch.org/网站看stable pytorch支持的cuda版本是哪个,太新了pytorch不支持。 下载链接 1、禁止Nouveau drivers (这一步已经在附录A-安装显卡驱动中进行过了并且之后没有改,所以这一步可以跳过)CUDA Toolkit Archive1、禁止Nouveau drivers (这一步已经在附录A-安装显卡驱动中...
Python错误笔记(一):CUDA initialization: CUDA unknown error - this may be due to an incorrectly set up env 错误提示 RuntimeError: CUDA unknown error - this may be due to an incorrectly set up environment, e.g. changing env variable CUDA_VISIBLE_DEVICES after program start. Setting the ...
What happened + What you expected to happen Setting a GPU to a fractional value appears to cause RAY_EXPERIMENTAL_NOSET_CUDA_VISIBLE_DEVICES to be ignored when using TorchTrainer, as demonstrated below: I’m using Ray 2.24, and this works...