运行库则是在CUDA Driver API的基础上建立的。用户可以直接在应用程序中跳过CUDA,直接调用CUDA Driver API,以便更底层地操作GPU,如操作GPU的上下文。不过对于大多数应用来说,使用CUDA提供的运行库就足够了。 本章讲首先讲解CUDA程序的编译过程,之后会介绍CUDA运行库,最后会介绍程序兼容性等问题。 3.1 使用NVCC编译CUD
虽然PyTorch官方不推荐使用这种方法,但你也可以通过torch.cuda.set_device来设置当前使用的GPU。例如: python import torch torch.cuda.set_device(1) # 设置当前使用的GPU为第二块 model.cuda() # 将模型移动到当前设置的GPU上 注意事项 在使用GPU之前,最好先检查CUDA是否可用,以避免程序报错。 如果你在多GPU...
dist.init_process_group(backend='nccl', init_method='env://', world_size=args.world_size, rank=rank) torch.manual_seed(0) model = ConvNet() torch.cuda.set_device(gpu) model.cuda(gpu) batch_size = 100 # define loss function (criterion) and optimizer criterion = nn.CrossEntropyLoss(...
DLRover: An Automatic Distributed Deep Learning System - Set torch.cuda.device If gpu is available. (#932) · intelligent-machine-learning/dlrover@5342f38
Set torch.cuda.device If gpu is available. Why are the changes needed? torch_npu needs the feature. Does this PR introduce any user-facing change? No. How was this patch tested? UT. workingloong added 2 commits January 8, 2024 20:15 Set torch.cuda.device eff804b Remove the code ...
GPU torch 常用指令 指定device 为 CPU 或 GPU 查看GPU是否可用及设备名称 在GPU上建立Tensor 查看内存大小和显存信息 如果GPU设备可用,将默认热备改为GPU 总结 参考 查看可用 torch 版本 在conda prompt 中 检查是否有可用的GPU版本 torch.cuda,发现False ...
因为前面步骤已经配置好了 GPU 环境,这里将自动下载安装 libtorch 库(2G 多)和 libLantern 库。 默认下载时长是 600 秒,若超过仍未下载完,就会失败! 可以运行以下代码重新安装,指定更大的超时时长: insta11_torch(timeout = 1200) 建议多尝试几次,直到安装成功! 测试cuda 是否可用: library(torch) cuda_is_...
后来查看了一下自己的cuda版本和torch版本,发现torch版本和cuda的版本不能匹配,因此我打算重新整一个虚拟环境来重新装一下 首先创建一个新的虚拟环境,打开cmd,输入 conda create -n py39 python==3.9 其中“py39”是我给虚拟环境起的名字,python版本也可以自己调整一下 然后激活环境 activate py39 如果这样不行,...
根据电脑cuda版本安装支持gpu的torch 先nvcc -V查看cuda版本,如12.3 下载<=该版本的CUDA: https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive 下载三件套: torch, torchvision, torchaudio:https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html pip install ___.whl 即可安装...