pytorch指定使用的单个GPU

1.pycharm里直接在代码中加入下面

import os
os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "2"

2.在终端指定使用

CUDA_VISIBLE_DEVICES=2 python xxx.py

内容源自:https://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/6836568.html

原文地址:https://www.cnblogs.com/xym4869/p/11957993.html

时间: 2024-08-30 17:54:39

pytorch指定使用的单个GPU的相关文章

[转] pytorch指定GPU

查过好几次这个命令,总是忘,转一篇mark一下吧 转自:http://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/6836568.html PyTorch默认使用从0开始的GPU,如果GPU0正在运行程序,需要指定其他GPU. 有如下两种方法来指定需要使用的GPU. 1. 类似tensorflow指定GPU的方式,使用CUDA_VISIBLE_DEVICES. 1.1 直接终端中设定: CUDA_VISIBLE_DEVICES=1 python my_script.py 1.2

01_3_查询指定id的单个对象

01_3_查询指定id的单个对象 1. 映射文件配置如下信息 <select id="selectStudentById" resultClass="Student" parameterClass="int"> select sid, name, major, birth, score from student where sid=#sid# </select> 2. 实现类方法实现 public Student quer

pytorch中设定使用指定的GPU

转自:http://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/6836568.html PyTorch默认使用从0开始的GPU,如果GPU0正在运行程序,需要指定其他GPU. 有如下两种方法来指定需要使用的GPU. 1. 类似tensorflow指定GPU的方式,使用CUDA_VISIBLE_DEVICES. 1.1 直接终端中设定: CUDA_VISIBLE_DEVICES=1 python main.py 1.2 python代码中设定: import os os.env

将Pytorch模型从CPU转换成GPU

1. 如何进行迁移 对模型和相应的数据进行.cuda()处理.通过这种方式,我们就可以将内存中的数据复制到GPU的显存中去.从而可以通过GPU来进行运算了. 1.1 判定使用GPU 下载了对应的GPU版本的Pytorch之后,要确保GPU是可以进行使用的,通过torch.cuda.is_available()的返回值来进行判断.通过torch.cuda.device_count()可以获得能够使用的GPU数量.其他就不多赘述了. 常常通过如下判定来写可以跑在GPU和CPU上的通用模型: 1 if

[深度学习] Pytorch(三)—— 多/单GPU、CPU,训练保存、加载模型参数问题

[深度学习] Pytorch(三)-- 多/单GPU.CPU,训练保存.加载预测模型问题 上一篇实践学习中,遇到了在多/单个GPU.GPU与CPU的不同环境下训练保存.加载使用使用模型的问题,如果保存.加载的上述三类环境不同,加载时会出错.就去研究了一下,做了实验,得出以下结论: 多/单GPU训练保存模型参数.CPU加载使用模型 #保存 PATH = 'cifar_net.pth' torch.save(net.module.state_dict(), PATH) #加载 net = Net()

macos+xcode9+cuda10+anaconda+pytorch+torchvision安装

折腾了一周多,踩了好多坑,终于搞定了.步骤如下:安装NIVIDIA的GPU web驱动程序cuda不推荐使用苹果的系统自带驱动,所以安装NIVIDIA出的GPU型号(GeForce GT 650M)对应的WebDriver-387.10.10.10.40.118.下载地址 https://www.nvidia.com/download/driverResults.aspx/142160/en-us安装NIVIDIA的CudaDriver从这里下载 https://www.nvidia.com/o

助力深度学习!阿里开源可插拔 GPU 共享调度工具

根据 Gartner 对全球 CIO 的调查结果显示,人工智能将成为 2019 年组织革命的颠覆性力量.对于人工智能来说,算力即正义,成本即能力,利用 Docker 和 Kubernetes 代表云原生技术为 AI 提供了一种新的工作模式,将 GPU 机器放到统一的资源池进行调度和管理,这避免了GPU 资源利用率低下和人工管理的成本.因此,全球主要的容器集群服务厂商 Kubernetes 都提供了 Nvidia GPU 容器集群调度能力,但是通常都是将一个 GPU 卡分配给一个容器.这虽然可以实

pytorch 入门指南

两类深度学习框架的优缺点 动态图(PyTorch) 计算图的进行与代码的运行时同时进行的. 静态图(Tensorflow <2.0) 自建命名体系 自建时序控制 难以介入 使用深度学习框架的优点 GPU 加速 (cuda) 自动求导 常用网络层的API PyTorch 的特点 支持 GPU 动态神经网络 Python 优先 命令式体验 轻松扩展 1.Pytorch简介 Pytorch是Facebook 的 AI 研究团队发布了一个基于 Python的科学计算包,旨在服务两类场合: 替代numpy

Android中GPU硬件加速控制及其在2D图形绘制上的局限

图形的渲染可分为两种:软件渲染和硬件渲染.软件渲染是靠CPU计算各种坐标并绘制,主要是占用内存:硬件渲染是靠GPU,主要占用显存,一般的3D图形程序(OpenGL.DirectX)都是GPU加速的. 在Android3.0之前,2D绘图API只支持软件渲染模式,从Android3.0开始,2D绘图API开始支持GPU硬件渲染,即View中的Canvas的绘图操作会使用GPU,所以从Android 3.0(API Level 11)开始,View中就多了一些和硬件相关的方法.如果App的Andro