torch.cuda.set_device(gpu_id) #单卡 torch.cuda.set_device('cuda:'+str(gpu_ids)) #可指定多卡 但是这种写法的优先级低,如果model.cuda()中指定了参数,那么torch.cuda.set_device()会失效,而且pytorch的官方文档中明确说明,不建议用户使用该方法。
torch.cuda.set_device('cuda:{}'.format(gpus[0])) model = nn.DataParallel(model.to(device), device_ids=None, output_device=gpus[0] 1. 2. 3. DDP方式 上面DP是比较简单的单机多卡的实现方式,但DDP是更高效的方式,不过实现要多几行代码。 该部分代码由读者投稿,非本人原创。 import torch import ...
CUDA_VISIBLE_DEVICES=2,3 torchrun --standalone --nproc_per_node=gpu multi_gpu_torchrun.py 1. 这样会把本机上的 GPU2 和 GPU3 看做 GPU0 和 GPU1 运行 2. 使用 torchrun 改写 DDP 代码 使用torchrun 改写以下 DDP 代码 # 使用 DistributedDataParallel 进行单机多卡训练 import torch import torch....
在PyTorch中设置多卡并行环境通常涉及以下几个步骤: 初始化进程组:使用torch.distributed.init_process_group来初始化进程组,指定后端(如NCCL)和进程组的大小(即GPU的数量)。 设置设备:使用torch.cuda.set_device来设置当前进程使用的GPU。 封装模型:使用torch.nn.parallel.DistributedDataParallel来封装模型,使其能够在多...
torch.cuda.set_device(gpu_id) #单卡 torch.cuda.set_device('cuda:'+str(gpu_ids)) #可指定多卡 但是这种写法的优先级低，如果model.cuda()中指定了参数，那么torch.cuda.set_device()会失效，⽽且pytorch的官⽅⽂档中明确说明，不建议⽤户使⽤该⽅法。
(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(...
init_process_group(backend=backend) # set distributed device device = torch.device("cuda:{}".format(local_rank)) if verbose: print(f"local rank: {local_rank}, global rank: {rank}, world size: {world_size}") return rank, local_rank, world_size, device rank, local_rank, world_size,...
'''DDP使用torch.distributed.launch,从命令行启动''' # 需要定义命令行参数 parser = argparse.ArgumentParser() parser.add_argument("--local_rank", type=int, default=-1) args = parser.parse_args() torch.cuda.set_device(args.local_rank) device = torch.device('cuda', args.local_rank) torch...
# Device configurationdevice = torch.device('cuda'iftorch.cuda.is_availableelse'cpu') 如果需要指定多张显卡,比如0,1号显卡。 import osos.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '0,1' 也可以在命令行运行代码时设置显卡: CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1 python train.py ...
torch.__version__# PyTorch versiontorch.version.cuda# Corresponding CUDA versiontorch.backends.cudnn.version()# Corresponding cuDNN versiontorch.cuda.get_device_name(0)# GPU type 更新PyTorch PyTorch 将被安装在 anaconda3/lib/python3.7/site-packages/torch/目录下。