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...
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 ...
device = torch.device("cuda") model = model.to(device) 这里的 torch.device("cuda") 就是告诉 PyTorch 李先生希望在支持 CUDA 的 GPU 上执行这个模型的所有计算。 然后,李先生将他的风景照片和艺术画作加载到 PyTorch 的张量中,并同样将它们移动到 GPU 上,以确保所有的计算都在 GPU 上进行。 运行风格...
先device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu")``对于model.to(device)和model.cuda(device),那显而易见to device是可以cpu和gpu的,cuda的话只能gpu。我显然...
以下是使用nn.DataParallel实现多GPU训练的一般步骤: 导入必要的库和模块: importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptim AI代码助手复制代码 定义模型并将其放在多个GPU上: model = MyModel() if torch.cuda.device_count() > 1: model = nn.DataParallel(model) ...
常见的 GPU 错误 上一集:一小时实践入门 PyTorch GPU (一) - 知乎 (zhihu.com) 基础概念 如何将 PyTorch 张量(tensor)从 CPU 移动到 GPU 当使用PyTorch进行深度学习或其他计算任务时,如果你有一个支持CUDA的GPU,那么可以利用GPU来加速计算。为此,需要将张量从CPU移动到GPU。以下是如何使用 tensor.to(device)来...
() # 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(),...
device = torch.device("cuda", local_rank) model = nn.Linear(10, 10).to(device) # new added, constructs the DDP model model = DDP(model, device_ids=[local_rank], output_device=local_rank) # DP模式下, 单线程有多张卡,即 # DP 为 parameter server, 为 tre allreduce ...
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...