在数据训练过程中,可能会出现 GPU掉卡、GPU故障、网络波动、流量负载过高、网络中断、机器硬件故障、机器宕机、数据训练中到第 N 个批次被实例系统自动 OOM 被迫终止等问题,这些问题一旦发生,如果没有适当的措施来保存训练进度,可能会导致之前的训练成果丢失,从而需要从头开始训练。这不仅浪费了宝贵的时间和计算资源,还...
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因此,用户只需要保持PyTorch版本(包含其内部的CUDA版本)、driver版本和GPU型号相匹配。 那么,使python和PyTorch安装不出现版本兼容问题的总流程就是: 1.根据需求选择python与PyTorch的版本, python与PyTorch之间随意组合似乎会出问题。虽然我没有查到到底有哪些组合可以,但一般来说,二者的新旧程度不要相差太大就可以,如...
Stable-Baselines3 对硬件没有特定要求,但是具备更好的硬件会有助于加速训练过程。例如,拥有一个强大的GPU通常可以显著加速神经网络的训练。同时,足够的内存也是必要的,尤其是当处理大型数据集或复杂模型时。在具体的硬件配置上,可能需要根据你的具体任务和模型复杂度来决定。 Stable-Baselines3 的许可证是什么? Stable...
./scripts/run_docker_gpu.sh pytest tests/ Run the docker CPU image docker run -it --rm --network host --ipc=host --name test --mount src="$(pwd)",target=/root/code/stable-baselines3,type=bind stablebaselines/stable-baselines3-cpu bash -c 'cd /root/code/stable-baselines3/ && pyte...
Set tensors construction directly on the device (~8% speed boost on GPU) Monkey-patched np.bool = bool so gym 0.21 is compatible with NumPy 1.24+ Standardized the use of from gym import spaces Modified get_system_info to avoid issue linked to copy-pasting on GitHub issueDocumentation...
classBaseAlgorithm(ABC):""" The base of RL algorithms :param policy: The policy model to use (MlpPolicy, CnnPolicy, ...) :param env: The environment to learn from (if registered in Gym, can be str. Can be None for loading trained models) :param learning_rate: learning rate for the...
Stable Baselines では、PPOなどGPU版とCPU版で別れたエージェントモデルクラスを提供していることもありますが、Stable Baselines3 ではそのあたりを考慮しなくても動作するようになっていて便利です。 Stable Baselines/Stable Baselines3 ともにほぼ同じインターフェイスですので、TensorFlow に変え...
policy_class = policy ## 对gpu/cpu做处理。在verbose大于等于1级的时候输出硬件信息。 self.device = get_device(device) if verbose >= 1: print(f"Using {self.device} device") # self.env初始化环境,self._vec_normalize_env应该是类似于环境是否归一化。 self.env = None # type: Optional[Gym...
该教程仅适用于初学者,用CPU版本的TensorFlow,安装更快更简单。 如果后续想深入学习机器学习的朋友还是装GPU版本的TensorFlow,一步到位。 文章目录 anaconda官网下载安装 安装TensorFlow PyCharm 安装和配置 安装 配置 anaconda官网下载安装 定位到官网下载页面: anaconda官网下载安装 ...