使用torch.cuda.set_device(device_id)设置要使用的GPU设备: 如果有多个GPU,你可以通过device_id参数指定使用哪一个GPU。device_id是一个整数,通常从0开始计数。 python device_id = 0 # 假设我们使用第一个GPU torch.cuda.set_device(device_id) 配置PyTorch以在所选GPU上运行
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。
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。
AttributeError: module 'torch._C' has no attribute '_cuda_setDevice'(在python命令后面加上 --gpu_ids -1) https://blog.csdn.net/weixin_39450145/article/details/104797786
#include <cuda_runtime.h> #include <device_launch_parameters.h> __global__ void mykernel(void) { printf("Hello World From GPU!\n"); } int main(){ //获取显卡数量 int deviceCount; cudaGetDeviceCount(&deviceCount); printf("Device Count = %d \n", deviceCount); ...
4、GPU动态增长 5、CPU充分占用 6、tf.keras 使用多 GPU 1. 2. 3. 4. 5. 6. Keras下CPU的使用 注意:这一部分要放在导入Keras之前 import os os.environ["CUDA_DEVICE_ORDER"] = "PCI_BUS_ID" # see issue #152 os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "" ...
cd C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.7\extras\demo_suite 分别执行:bandwidthTest 和deviceQuery 出现以下两图(均为 PASS)表示成功: 注:cmd命令,“cd 路径” 进入路径;cd .. 返回上一级路径 以上参考知乎:GPU. 我的秘密基地. win11配置深度学习环境 5. 安装torch 包 install.package...
DLRover: An Automatic Distributed Deep Learning System - Set torch.cuda.device If gpu is available. (#932) · intelligent-machine-learning/dlrover@5342f38
torch.cuda.set_device(rank): 这一行代码设置当前进程使用的GPU设备。在分布式训练中,每个进程需要指定使用哪个GPU设备。根据传入的rank参数,这个函数设置当前进程使用相应的GPU。 使用这个函数,你可以在每个分布式训练的进程中初始化分布式环境,配置好通信后端、主节点信息和GPU设备。这是分布式数据并行训练中的一部分准...