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...
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...
torch.cuda.nvtx.range(message) 用途:创建一个上下文管理器,用于自动开始和结束 NVTX 范围。 多gpu训练——nn.DataParallel torch.nn.DataParallel 是PyTorch 中的一个类,用于实现数据并行处理,使得模型可以在多个 GPU 上并行运行。 torch.nn.DataParallel(module, device_ids=None, output_device=None, dim=0) ...
y=x.new_ones(5,4,dtype=float) device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu") print(device) x=x.double() #为x添加double()函数 y = y.double()#为y添加double()函数 x=x.to(device).cuda() y=y.to(device).cuda() z=x+y print(z) 1. 2. 3. 4. ...
#1.通常用法device = torch.device("cuda"iftorch.cuda.is_available()else"cpu") data=data.to(device) model=model.to(device)'''1.先创建device对象 2.to函数指定数据或者模型放到哪里'''#2.将构建的tensor或者模型放到指定设备上(GPU)torch.device('cuda',0)#这里的0指的是设备的序号torch.device('cu...
🐛 Describe the bug Even though torch.device("cuda") and torch.device("cuda:0") refer to the same device, torch.device("cuda") == torch.device("cuda:0") gives False. Versions torch - 2.0.0+cu117 cc @albanD
调试打开,发现torch.cuda.device_count()返回的是 1。而我机器上明明是两张卡。 一脸懵逼。 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。
self.device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu") if device == None else device But I changed it into self.device = torch.device(“cuda”) Because when I don’t change it either works on CPU (which is not what I want) or it gets AssertionError: Tor...
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...