torch._C._cuda_setDevice(device) 1.问题原因:安装的事pytorch CPU版本; 2解决办法: 卸载已安装的pytorch,安装GPU 版本的pytorch 安装命令如下: pip3 install torch torchaudio -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 1. 安装过程有点长,安装过程运行如下: 安装完后验证是否安装成功: import torch to...
在PyTorch中,设置 CUDA 设备需要使用以下代码: iftorch.cuda.is_available():device=torch.device("cuda:0")torch.cuda.set_device(device)print("CUDA device: ",device)else:device=torch.device("cpu")torch.device("cpu").set_device(device)print("No CUDA device found.") 在上面的代码中,我们首先检查...
# 方式1:在进程内部设置可见的device torch.cuda.set_device(args.local_rank) # 方式2:通过ddp里面的device_ids指定 ddp_model = DDP(model, device_ids=[rank]) # 方式3:通过在进程内修改环境变量 os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = loac_rank 微信公众号funNLPer」 参考 分布式情感分析-githubPytorch...
CPU 架构 x86_64 系统内存 32 GB CPU 数/节点 1-2 GPU 型号 Tesla®P100 Tesla®M40 GPU 数/节点 1-4 软件配置 软件堆栈 参数 版本 操作系统 Ubuntu 14.04 GPU 驱动程序 352.68 或更高版本 CUDA 工具包 8.0 或更高版本 cuDNN 库 v5.0 或更高版本 ...
torch.cuda.is_available() 返回一个bool值,指示CUDA当前是否可用。 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。
backend="nccl", # Nvidia CUDA CPU 用这个 "nccl" rank=rank, world_size=world_size ) torch.cuda.set_device(rank) class Trainer: def __init__( self, model: torch.nn.Module, train_data: DataLoader, optimizer: torch.optim.Optimizer, ...
最近,我在尝试使用PyTorch进行深度学习时,遇到了一个attributeerror: module 'torch._c' has no attribute '_cuda_setdevice'的错误提示。这个错误提示意味着在尝试使用PyTorch的_c模块时,无法找到相应的_cuda_setdevice函数。为了解决这个问题,我进行了以下步骤: ...
torch.cuda.is_available() 返回bool值,指示当前CUDA是否可用。 torch.cuda.set_device(device) 设置当前设备。 不鼓励使用此功能函数。在大多数情况下,最好使用CUDA_VISIBLE_DEVICES环境变量。 参数: device(int) - 选择的设备。如果此参数为负,则此函数是无操作的。
device= torch.device('cuda:'+str(args.gpu))else: device= torch.device('cpu') === 运行DQN2013算法,CPU运行,CPU为Intel 10700k, 8核心16线程: 默认设置: 设置20线程: torch.set_num_threads(20) 结果: 发现如果线程设置过多,超过CPU的物理线程...