device=torch.device('cuda')iftorch.cuda.is_available()elsetorch.device('cpu') 数据拷贝到GPU上。 # 两种写法# 1.data=data.cuda()# 2.data=data.to(device) 模型拷贝到GPU上 也是两种写法,推荐第二种 # 两种写法# 1.model=model.cuda()# 2.mode
# create a model instance model_fp32=M()# model must besetto eval modeforstaticquantization logic to work model_fp32.eval()model_fp32.qconfig=torch.quantization.get_default_qconfig('fbgemm')# 指定融合的层 model_fp32_fused=torch.quantization.fuse_modules(model_fp32,[['conv','relu']])mo...
配套torch的相关组件我们一般是Image图像处理库和Loadcaffe这个读取caffe预训练model的库。 安装Image图像处理库很简单: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 luarocks install image 安装loadcaffe的时候可能会需要问题: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 luarocks install loadcaffe 会...
model = load_checkpoint_and_dispatch(model,"sharded-gpt-j-6B", device_map=my_device_map) 设计device_map# 可以使用其他的 device map 映射方式,通过设置device_map参数(例如"auto","balanced","balanced_low_0","sequential"),或者手工设置这个 device map 字典。 读者可以操控模型在meta设备上的所有层(...
1.torch.cuda.device_count():计算当前可见可用的GPU数 2.torch.cuda.get_device_name():获取GPU名称 3.torch.cuda.manual_seed():为当前GPU设置随机种子 4.torch.cuda.manual_seed_all():为所有可见可用GPU设置随机种子 5.torch.cuda.set_device():设置主GPU(默认GPU)为哪一个物理GPU(不推荐) 推荐的方式...
python torch.cuda.set_device(args.gpu) # master gpu takes up extra memory torch.cuda.empty_cache() model.cuda() model = torch.nn.parallel.DistributedDataParallel(model, device_ids=[args.gpu])对数据集进行分布式分配,注意DataLoader的shuffle,这是分布式训练shuffle的常用设置方式,即使用DistributedSampler...
model inference, the number of GPUs assigned to each worker is automatically calculated based on the number of GPUs specified in themodel_config.yamlfile. The environment variableCUDA_VISIBLE_DEVICES, which specifies the GPU device IDs that are visible at a given time, is set based this number...
device_id = int(os.environ["LOCAL_RANK"]) 啟動分散式訓練:使用所需的參數具現化TorchDistributor,並呼叫.run(*args)以啟動訓練。 以下是一個訓練程式碼範例: Python frompyspark.ml.torch.distributorimportTorchDistributordeftrain(learning_rate, use_gpu):importtorchimporttor...
to(device), target.to(device) output = model(data) test_loss += F.nll_loss(output, target, size_average=False).item() # sum up batch loss pred = output.max(1, keepdim=True)[1] # get the index of the max log-probability correct += pred.eq(target.view_as(pred)).sum().item...
forname,paraminmodel.model.named_parameters():param.requires_grad=Truereplace_c2f_with_c2f_v2(model.model)model.model.eval()example_inputs=torch.randn(1,3,800,800).to(model.device)imp=tp.importance.MagnitudeImportance(p=2)# L2 norm pruningignored_layers=[]unwrapped_parameters=[]modules_list...