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...
通过local_rank来确定该进程的设备:torch.cuda.set_device(opt.local_rank) 数据加载部分我们在该教程的第一篇里介绍过,主要时通过torch.utils.data.distributed.DistributedSampler来获取每个gpu上的数据索引,每个gpu根据索引加载对应的数据,组合成一个batch,与此同时Dataloader里的shuffle必须设置为None。 多机多卡训练 ...
torch.cuda.set_device(local_rank) dist.init_process_group(backend="nccl") 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...
在Torch机器学习框架中,可以通过以下步骤来设置GPU的使用: 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...
linear = nn.Linear(2,2) linear.to(torch.double) # 这样模型里面的可学习参数的数据类型变成float64 gpu1 = torch.device("cuda") linear.to(gpu1) # 把模型从CPU迁移到GPU 上面两个方法的区别:张量不执行inplace,所以上面看到需要等号重新赋值,而模型执行inplace,所以不用等号重新弄赋值。下面从代码中学...
(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(...
torch.cuda.set_device(gpu) model.cuda(gpu) batch_size = 100 # define loss function (criterion) and optimizer criterion = nn.CrossEntropyLoss().cuda(gpu) optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), 1e-4) # Wrap the model model = nn.parallel.DistributedDataParallel(model, device_ids=...
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_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...