torch.cuda.set_device(device) 函数用于设置当前线程中用于分配新CUDA张量的默认GPU设备。如果当前线程已经有一个CUDA张量,那么该设备将成为当前CUDA张量的设备。参数device是一个整数,表示GPU的索引,索引从0开始。 2. 如何使用torch.cuda.set_device指定单个GPU ...
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...
在PyTorch中,设置 CUDA 设备需要使用以下代码: iftorch.cuda.is_available():device=torch.device("cuda:0")torch.cuda.set_device(device)print("CUDA device: ",device)else:device=torch.device("cpu")torch.device("cpu").set_device(device)print("No CUDA device found.") 在上面的代码中,我们首先检查...
_cuda_setdevice函数的作用就是设置GPU设备,它确保了在运行神经网络模型时,数据和模型可以正确地在GPU上进行计算。在这个过程中,torch._c模块负责处理各种底层细节,以确保模型的训练速度和性能达到最优。 当然,除了_cuda_setdevice函数之外,torch._c模块还包含了其他许多重要的功能,例如自动优化网络结构、管理内存分配...
设置默认设备:使用torch.cuda.set_device()函数来设置默认使用的GPU设备。可以传入一个整数参数,表示选择第几个GPU设备进行计算。例如,torch.cuda.set_device(0)表示选择第一个GPU设备。 将模型和数据移动到GPU:在使用GPU进行计算之前,需要将模型和数据移动到GPU上。可以使用model.to(device)将模型移动到GPU上,其中...
I have four GPU cards: import torch as th print ('Available devices ', th.cuda.device_count()) print ('Current cuda device ', th.cuda.current_device()) Available devices 4 Current cuda device 0 When I use torch.cuda.device to set GPU dev...
set_device(device)[source] Sets the current device. Usage of this function is discouraged in favor ofdevice. In most cases it’s better to useCUDA_VISIBLE_DEVICESenvironmental variable. Parameters: device(torch.deviceorint) – selected device. This function is a no-op if this argument is neg...
torch.cuda.is_available() 返回一个bool值,指示CUDA当前是否可用。 torch.cuda.set_device(device) 设置当前设备。 不鼓励使用此函数来设置。在大多数情况下,最好使用CUDA_VISIBLE_DEVICES环境变量。 参数:-device(int) – 所选设备。如果此参数为负,则此函数是无效操作。
# 例子>> "0":只有0号GPU可见;"1,3":只有1号和3号GPU可见;"":全部不可见,此时 torch.cuda.is_available() 输出 False。 注意:不一定非要写在最前面,但至少必须要在 import torch 之前,否则可能不起作用。 使用torch.cuda.set_device()可以更方便地将模型和数据加载到对应GPU上, 直接定义模型之前加入一...
os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]="0"# 指定使用显卡设备0 1. 2. 3. 2. 使用torch.cuda.set_device函数 另一种指定显卡的方式是使用torch.cuda.set_device函数。该函数接受一个显卡设备的索引作为参数。 importtorch torch.cuda.set_device(0)# 指定使用显卡设备0 ...