torch.cuda.set_device(device) 函数用于设置当前线程中用于分配新CUDA张量的默认GPU设备。如果当前线程已经有一个CUDA张量,那么该设备将成为当前CUDA张量的设备。参数device是一个整数,表示GPU的索引,索引从0开始。 2. 如何使用torch.cuda.set_device指定单个GPU ...
设置默认设备:使用torch.cuda.set_device()函数来设置默认使用的GPU设备。可以传入一个整数参数,表示选择第几个GPU设备进行计算。例如,torch.cuda.set_device(0)表示选择第一个GPU设备。 将模型和数据移动到GPU:在使用GPU进行计算之前,需要将模型和数据移动到GPU上。可以使用model.to(device)将模型移动到GPU上,其中...
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。
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...
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:...
1.torch.cuda.device_count():计算当前可见可用的GPU数 2.torch.cuda.get_device_name():获取GPU名称 3.torch.cuda.manual_seed():为当前GPU设置随机种子 4.torch.cuda.manual_seed_all():为所有可见可用GPU设置随机种子 5.torch.cuda.set_device():设置主GPU(默认GPU)为哪一个物理GPU(不推荐) 推荐的方式...
DLRover: An Automatic Distributed Deep Learning System - Set torch.cuda.device If gpu is available. (#932) · intelligent-machine-learning/dlrover@5342f38
可以使用张量和存储作为参数。如果给定的对象不是在GPU上分配的,这是一个无效操作。 参数:-obj(TensororStorage) – 在选定设备上分配的对象。 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。
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。