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 ...
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...
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...
调试打开,发现torch.cuda.device_count()返回的是 1。而我机器上明明是两张卡。 一脸懵逼。 查阅PyTorch 官网后,发现是使用问题。我在调用 device_count 之前,已经设置过了环境变量CUDA_VISIBLE_DEVICES。 通过在os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]代码之前执行 device_count, 发现返回的是 2。至此,问题已定位。
(其实就是 GPU的)index 通过参数传递给 python,我们可以这样获得当前进程的 index:即通过参数 local_rank 来告诉我们当前进程使用的是哪个GPU,用于我们在每个进程中指定不同的device'''parse.add_argument('--local_rank',type=int)args=parser.parse_args()local_rank=args.local_ranktorch.cuda.set_device(...
获取到local_rank后, 我们可以对模型进行初始化或加载等操作, 注意这里torch.load()要添加map_location参数, 否则可能导致读取进来的数据全部集中在0卡上. 模型构建完以后, 再将模型转移到DDP上: torch.cuda.set_device(local_rank) model = YourModel() ...
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...
_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...
从 GPU 上取回图像并保存。torch.device("cuda") 允许利用 GPU 加速深度学习计算，缩短图像风格转换时间。示例：检查 CUDA 可用性，创建张量并移动到 GPU，进行 GPU 上的计算。总结：torch.device("cuda") 表示在 NVIDIA GPU（通过 CUDA）上存储和处理张量，利用 GPU 并行计算能力加速深度学习过程。