使用torch.cuda.set_device(device_id)函数可以指定要使用的GPU设备。其中,device_id是一个整数,表示GPU设备的编号(从0开始)。 python device_id = 0 # 假设我们使用第一个GPU设备 torch.cuda.set_device(device_id) 验证当前指定的GPU设备: 通过torch.cuda.current_device()函数可以验证当前指定的GPU设备是否...
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。
GPU 1-2 服务器 参数 规格 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 ...
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.device('cuda:...
1.查看自己gpu的型号 ctrl+Alt+delete 打开任务管理器,点击性能, 2.查看cuda是否支持自己电脑的gpu型号 进入NVIDIA的官网,罗列出来的就是支持的型号啦 https://www.geforce.com/hardware/technology/cuda/supported-gpus 3.查看driver version 和cuda version ...
在Torch机器学习框架中,可以通过以下步骤来设置GPU的使用: 检查GPU是否可用:使用torch.cuda.is_available()函数来检查系统是否支持GPU。如果返回True,则表示GPU可用;如果返回False,则表示GPU不可用。 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...
DLRover: An Automatic Distributed Deep Learning System - Set torch.cuda.device If gpu is available. (#932) · intelligent-machine-learning/dlrover@5342f38
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...
torchrun --standalone --nproc_per_node=gpu XXX.py 1. --standalone代表单机运行 --nproc_per_node=gpu代表使用所有可用GPU。等于号后也可写gpu数量n,这样会使用前n个GPU 如果想要进一步指定要运行的 GPU,可以通过 CUDA_VISIBLE_DEVICES 设置GPU可见性,比如 ...