importtorch# 步骤一:检查可用的GPU设备device_count=torch.cuda.device_count()ifdevice_count>0:print("可用的GPU设备数量:",device_count)else:print("未检测到可用的GPU设备")# 步骤二:设置使用的GPU设备device_index=0torch.cuda.set_device(device_index)# 步骤三:在代码中指定使用的GPU设备device=torch.d...
默认及推荐为'env://' 其他初始化方式与多机多卡有关(not sure,挖个坑)'''torch.distributed.init_process_group('nccl',init_method='env://')device=torch.device(f'cuda:{args.local_rank}')### 第2步 ###处理Dataloadertrain_sampler=torch.utils.data.distributed.DistributedSampler(train_dataset,shu...
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...
device = torch.device("cuda", local_rank) model = nn.Linear(10, 10).to(device) # new added, constructs the DDP model model = DDP(model, device_ids=[local_rank], output_device=local_rank) # DP模式下, 单线程有多张卡,即 # DP 为 parameter server, 为 tre allreduce ...
python torch.cuda.set_device(args.gpu) # master gpu takes up extra memory torch.cuda.empty_cache() model.cuda() model = torch.nn.parallel.DistributedDataParallel(model, device_ids=[args.gpu])对数据集进行分布式分配,注意DataLoader的shuffle,这是分布式训练shuffle的常用设置方式,即使用DistributedSampler...
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0表示只使用服务器的第0张卡 -n 1表示1个节点共同训练 -g 1表示每个节点使用1个gpu -nr表示在所有的节点中目前节点的编码(从0开始)。 如果想用单机多卡训练,只需要在CUDA_VISIBLE_DEVICES=后面写上要使用的多个GPU的编号,然后将-g改成对应的GPU数量就可以了,例如,运行 CUDA_VISIBLE_DEV...
3、device = torch.device(f"cuda:{local_rank}");model = torch.nn.parallel.DistributedDataParallel(SimpleModel().to(device), device_ids=[local_rank],output_device=local_rank),获取该进程的device;如果多卡训练模型就要用DistributedDataParallel包装一下。
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...
检查GPU是否可用:使用torch.cuda.is_available()函数来检查系统是否支持GPU。如果返回True,则表示GPU可用;如果返回False,则表示GPU不可用。 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...