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...
os.environ["CUDA_DEVICE_ORDER"] = "PCI_BUS_ID" os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0" # 多个GPU下使用的方法是“0,1,2,3” 1. 2. 3. 4. 备注:需要注意的是,第一、二种方法在有些时候是无法起到作用的;如果遇到到这种情况: 用Kears的时候指定了多个GPU,但还是出现OOM异常,则可通过设置K...
world_size = torch.cuda.device_count() # 利用 mp.spawn,在整个 distribution group 的 nprocs 个 GPU 上生成进程来执行 fn 方法,并能设置要传入 fn 的参数 args # 注意不需要 fn 的 rank 参数,它由 mp.spawn 自动分配 mp.spawn( fn=main, args=(world_size, args.save_every, args.total_epochs, ...
n_gpu = torch.cuda.device_count() torch.distributed.init_process_group("nccl", world_size=n_gpus, rank=args.local_rank) 1.2.2.2.2 第二步 torch.cuda.set_device(args.local_rank) 该语句作用相当于 CUDA_VISIBLE_DEVICES环境变量 1.2.2.2.3 第三步 model = DistributedDataParallel(model.cuda(args...
device_count() 用途:返回系统中可用的 GPU 数量。 torch.cuda.current_device() 用途:返回当前默认的 GPU 设备索引。 torch.cuda.set_device(device) 用途:设置当前默认的 GPU 设备索引。 torch.cuda.get_device_name(device=None) 用途:返回给定设备的名称。 torch.cuda.get_device_properties(device) 用途:...
查看gpu显卡数量的函数是 A. torch. cuda. device_count() B. torch. cuda. is_available() C. te
docker run --rm --gpus all nvidia/cuda nvidia-smi不应该返回CUDA Version: N/A，如果所有东西（...
(64-bit runtime) Python platform: Linux-5.15.0-1055-nvidia-x86_64-with-glibc2.35 Is CUDA available: True CUDA runtime version: 12.4.131 CUDA_MODULE_LOADING set to: LAZY GPU models and configuration: GPU 0: NVIDIA A100-SXM4-80GB MIG 3g.40gb Device 0: MIG 3g.40gb Device 1: Nvidia ...
But for reinstall torch + cuda loads properly but cv2 does not.rakesh.thykkoottathil.jay 2023 年9 月 20 日 16:16 14 Below is my docker file: # Use an official Python runtime as a parent image FROM dustynv/l4t-ml:r35.2.1 # Set the working directory inside...
| GPU GI CI MIG | Memory-Usage | Vol| Shared | | ID ID Dev | BAR1-Usage | SM Unc| CE ENC DEC OFA JPG| | | | ECC| | After I finished all installation, when usingtorch.__version__in the Python interpreter ,it returns ‘2.2.1’. However, when usingtorch.cuda.is_available...