[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 python代码中设定：

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

见网址：http://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/6591923.html

2. 使用函数 set_device

import torch
torch.cuda.set_device(id)

该函数见 pytorch-master\torch\cuda\__init__.py。

不过官方建议使用CUDA_VISIBLE_DEVICES，不建议使用 set_device 函数。

原文地址：https://www.cnblogs.com/Arborday/p/9639065.html

时间： 2024-11-09 01:46:16

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TensorFlow指定GPU/CPU进行训练和输出devices信息 1.在tensorflow代码中指定GPU/CPU进行训练 with tf.device('/gpu:0'): .... with tf.device('/gpu:1'): ... with tf.device('/cpu:0'): ... 2.输出devices的信息在指定devices的时候往往不知道具体的设备信息,这时可用下面的代码查看对应的信息进入Python环境 from tensorflow.python.c

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

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概述本篇介绍多计算节点上的pytorch分布式训练.从环境配置到运行demo的所有步骤,step by step.没有理论原理,理论原理可以参考这里. 基础环境多台linux计算节点,通过网络连接,不同主机之间可以相互ping通.网速越快越好,如果通信速度比较慢,就不用怎么考虑分布式训练. 所有linux计算节点都包含若干GPU,GPU数量可以不一致,但是所有GPU计算速度尽量一致,否则模型的同步时会等待大量时间(短板效应). 所有计算节点都拥有Pytorch运行环境,即都可以单独的运行训练

怎么用 pytorch 查看 GPU 信息

如果你用的 Keras 或者 TensorFlow, 请移步怎么查看keras 或者 tensorflow 正在使用的GPU In [1]: import torch In [2]: torch.cuda.current_device() Out[2]: 0 In [3]: torch.cuda.device(0) Out[3]: <torch.cuda.device at 0x7efce0b03be0> In [4]: torch.cuda.device_count() Out[4]: 1

pytorch 多GPU 训练

import osos.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '0, 1, 2'import torch #注意以上两行先后顺序不可弄错 device = torch.device('cuda') model = DataParallel(model)model.to(device) 这样模型就会在gpu 0, 1, 2 上进行训练原文地址:https://www.cnblogs.com/rabitvision/p/12218986.html

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

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