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 ...
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...
--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 CUDA_VISIBLE_DEVICES=2,3 torchrun --standalone --nproc_per_node=gpu multi_gpu_torchrun.py 1. 这样会把本机上的 GPU2 和 GP...
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 ...
torch.cuda.set_device(local_rank)设置环境CUDA序号 数据集设置: train_dataset=Dataset(...)train_sampler=DistributedSampler(train_dataset)train_loader=Dataloader(dataset=train_dataet,sampler=train_sampler,shuffle=False)val_set=Dataset()val_loader=Dataloader(dataset=val_set) ...
查阅PyTorch 官网后,发现是使用问题。我在调用 device_count 之前,已经设置过了环境变量CUDA_VISIBLE_DEVICES。 通过在os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]代码之前执行 device_count, 发现返回的是 2。至此,问题已定位。 PS. 官方推进使用os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]的形式来设定使用的 GPU 显卡。
> CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3 python -m torch.distributed.launch --nproc_per_node 4 --nnodes 2 --node_rank 1 --master_addr='192.168.1.105' --master_port='12345' single-machine-and-multi-GPU-DistributedDataParallel-launch.py *** Setting OMP_NUM_THREADS environment variable for each ...
DLRover: An Automatic Distributed Deep Learning System - Set torch.cuda.device If gpu is available. (#932) · intelligent-machine-learning/dlrover@5342f38
2. 把数据和模型迁移到GPU: .cuda()方法和.to(device)方法(7) 3. pytorch中如何在lstm中输入可变长的序列(5) 4. AVA数据集以及SlowFast对该数据集的处理方法(4) 5. PyTorch grad_fn的作用以及RepeatBackward, SliceBackward示例(3) 推荐排行榜 1. markdown居中对齐,左对齐,右对齐(4) 2. linux...
用gpu跑果然要快很多! 注 可以通过运行下面这行代码 print(torch.__version__) 来查看自己torch版本,通过 nvidia-smi 查看自己cuda版本(右上角会出现“CUDA Version:”) 可以通过在python中运行下面这行代码 print(torch.cuda.is_available) 来查看cuda是否可用,返回结果为“True”即为可用...