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...
3. 阐述PyTorch中无法直接使用torch.cuda.set_device指定多个GPU的原因 torch.cuda.set_device 函数设计用于指定单个GPU设备,因为它设置的是当前线程的默认CUDA设备。PyTorch并没有提供一个直接的函数来一次性指定多个GPU,因为模型和数据在多个GPU上的分配和管理通常更复杂,需要额外的并行处理策略。
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.OutOfMemoryError: CUDA out of memory. 期望行为 | Expected Behavior 期望可以通过CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3,...参数设置多张GPU卡, python3 -m qanything_kernel.qanything_server.sanic_api --host 0.0.0.0 --port 8777 --model_size 7B 可以正常运行 运行环境 | Environment -OS:Ubun...
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。 torch.cuda.stream(stream) 选择给定流的上下文管理器。
torch.cuda.set_device(rank) tensor = torch.tensor([1, 2, 3, 4]).cuda() print(tensor) 假设单机双卡的机器上运行,则「开两个终端」,同时运行下面的命令 # TCP方法 python3 test_ddp.py --init_method=TCP --rank=0 --ws=2 python3 test_ddp.py --init_method=TCP --rank=1 --ws=2 ...
因为我们使用的是cuda9.0以上,如果直接安装torch的话需要遇到这种问题: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 ... [ 15%] Building NVCC (Device) object lib/THC/CMakeFiles/THC.dir/THC_generated_THCTensorMathReduce.cu.o 2 errors detected in the compilation of "/tmp/tmpxft_00002141_...
And say, I'm doing model parallelism as explained in this tutorial - why doesn't it do torch.cuda.set_device() when switching devices?Would it be possible to write a clear documentation on when to use torch.cuda.set_device()? Currently, it seems to be used more as a band-aid when...
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=...