torch.device('cuda')是PyTorch中的一个设备对象,用于指定Tensor应存储的位置。当调用torch.device('cuda')时,它表示Tensor应被分配到CUDA支持的GPU上,以利用GPU的并行计算能力来加速计算。如果系统没有CUDA支持的GPU或CUDA未正确安装,torch.device('cuda')将默认回退到CPU。
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...
CLASS torch.nn.DataParallel(module, device_ids=None, output_device=None, dim=0) 1. 其中包含三个主要的参数:module,device_ids和output_device。官方的解释如下: Args: module (Module): module to be parallelized device_ids (list of int or torch.device): CUDA devices (default: all devices) outpu...
device = torch.device("cuda:0"iftorch.cuda.is_available()else"cpu")# 之后的都是这样写:model.to(device) 结果好家伙,当其余3块gpu都0%占用时候,0号开始运作;当其余3块都被99%占用后,0号直接停止,转成cpu了。 alternative 组内同学用这样子写了下; device = torch.device("cuda:0"iftorch.cuda.is...
() # 检查是否有多个GPU可用 if torch.cuda.device_count() > 1: model = nn.DataParallel(model) # 将模型加载到GPU device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu") model = model.to(device) # 定义优化器和损失函数 optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(),...
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...
> python single-machine-and-multi-GPU-DistributedDataParallel-mp.py --nodes=1--ngpus_per_node=4Using device: cuda:3localrank: 3, global rank: 3, world size:4Using device:cuda:1 Using device: cuda:2localrank: 2, global rank: 2, world size:4Using device: cuda:0localrank: 1, global...
CUDA 简介 在PyTorch 中,torch.device 是一个表示张量可以存放的设备的对象,它可以是 CPU 或某个 GPU。 当我们说 torch.device("cuda") 时,我们实际上是在指定张量应该存放在 GPU 上,并使用 CUDA 进行计算。 如果你有多个 GPU,你可以通过指定 GPU 的索引来选择其中一个,例如 torch.device("cuda:0") 表示...
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。 参考链接...