TensorFlow 有两个版本:CPU 版本和 GPU 版本。GPU 版本需要 CUDA 和 cuDNN 的支持,CPU 版本不需要。如果你要安装 GPU 版本,请先在这里 确认你的显卡支持 CUDA。 CPU的版本安装很简单,我是在Anaconda下采样pip的方式安装的: Anaconda Prompt模式下,使用命令: pip install tensorflow 1. 可以使用如下代码来测试,...
一个业内著名的比喻是:CPU是几个博士生,GPU是成千上万个小学生,我把它比喻成CPU是王兴,GPU是美团骑手。对于复杂问题,GPU不如CPU解决得好,甚至不能解决,而对于简单大量问题,CPU再牛,也敌不过GPU并行处理的效率和规模。所以现在的计算机,如果搭配了GPU的,都是CPU+GPU的组合,普通操作和程序运行由CPU执行,当需要G...
总之，Torch在CPU和GPU上的运行原理基本相同，只是在计算性能方面存在差异，GPU通常较CPU更适合处理需要大规模并行计算的深度学习计算任务。
多个程序共用一个GPU,有时候会发生资源等待,所以耗时会增加。 一个程序用一个GPU,资源充足,不会发生资源等待问题,速度比多个程序用一个GPU快。 5个程序使用一个GPU 1个程序使用一个GPU
如果模型是在 GPU 上训练的,但在 CPU 上加载,需要使用 map_location 参数将模型转移到 CPU 上。反之亦然。 torch.save 用于将 PyTorch 对象保存到磁盘文件中。它可以保存各种类型的对象,包括模型、张量、字典等。 torch.save(obj, f, pickle_module=pickle, pickle_protocol=None) obj:要保存的对象,可以是模型...
模型加载至 cpu 和 gpu 的方式 采用 from_pretrained 的方式,模型正常情况下,BertMoldel.from_pretrained() 是会 load 在 cpu 上的,内部 map_location 默认设置成 cpu,当使用 model.to(device) , 并且使用 dev…
torch.device("cuda"iftorch.cuda.is_available()else"cpu") 运行时还是使用的CPU去跑,,,然后经常出现的后果就是CPU100%+内存溢出!裂开 解决办法: 自己去清华的镜像网站下载GPU版的Torch,选择合适的版本下载安装 地址: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/ 这些坑,...
在硬件设备(CPU、GPU)不同时,完全的可复现性无法保证,即使随机种子相同。但是,在同一个设备上,应该保证可复现性。具体做法是,在程序开始的时候固定torch的随机种子,同时也把numpy的随机种子固定。 np.random.seed(0)torch.manual_seed(0)torch.cuda.manual_seed_all(0) ...
3 结果与问题——torch版本是cpu版本的4解决4.1 首先检查自己受否有安装cuda在命令行中输入nvcc -V 4.2 到官网去下载对应版本的torchStart Locally | PyTorch5 验证效果再次运行代码 ,发现成功万恶的环境2——安装的torch版本是cpu版本如何改为GPU版本 感谢 参考的链接 1 报错 2 检查 3 结果与问题——torch版本...