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...
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使用提供的opencl-examples源码在你自己的计算机上进行基于OpenCL的GPU并行算法实验,记录你的实验环境参数(包括CPU和GPU相关参数等,可从实验程序日志中获取)以及各个算法的串行版本和GPU并行版本的运行时间,并进行简单的对比分析。 1. 基于OpenMP和CUDA对图片进行边缘提取实验 1.1 处理图片 1.2 基于OpenMP 1)串行算法 ...
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。
def train(gpu, args): rank = args.nr * args.gpus + gpu dist.init_process_group(backend='nccl', init_method='env://', world_size=args.world_size, rank=rank) torch.manual_seed(0) model = ConvNet() torch.cuda.set_device(gpu) model.cuda(gpu) batch_size = 100 # define loss func...
torch.cuda.current_device() 用途:返回当前默认的 GPU 设备索引。 torch.cuda.set_device(device) 用途:设置当前默认的 GPU 设备索引。 torch.cuda.get_device_name(device=None) 用途:返回给定设备的名称。 torch.cuda.get_device_properties(device) 用途:返回给定设备的属性,包括最大共享内存、最大线程数等。
我们可以使用torch.cuda.device(index)函数将当前设备指定为指定索引的设备。这意味着我们可以在使用多个GPU进行并行计算时,将不同的计算任务分配给不同的GPU。 第四步,一旦我们确定了要使用的GPU设备,我们可以使用torch.cuda.set_device(device)函数将当前设备设置为指定的设备。“torch.cuda.set_device(device)”...
回复@仓又加错-刘成岗: torch们是隔着cuda来去调用GPU的,xxx.cuda(device)。CUDA一直都是 NVDA 的护城河,CUDA很多功能都和硬件深度耦合的,其他厂不是不想干,而是这东西必须得和硬件结合,没硬件就没法搞CUDA,硬件功能一变你就得跟着变,所以说到底这东西最后只能是硬件