pytorch训练中指定GPU

最新推荐文章于 2025-03-05 17:01:22 发布
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#pytorch #深度学习 #人工智能

本文介绍了两种在使用GPU进行训练时指定GPU的方法。第一种是在代码中直接指定，通过设置环境变量'CUDA_VISIBLE_DEVICE'来实现；第二种是在训练命令中指定，通过设置环境变量'CUDA_VISIBLE_DEVICES'来选择特定的GPU。

有两种方式：

1.代码中指定GPU：

import os
os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICE'] = 1

2.训练的时候通过命令进行指定：

CUDA_VISIBLE_DEVICES=1

pytorch 指定GPU的几种方法
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（原）PyTorch中使用指定的GPU
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转载请注明出处： 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...
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今天小编就为大家分享一篇pytorch使用指定GPU训练的实例，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
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目录 1 指定单块显卡进行训练 1.1 默认的0号显卡 1.2 使用其他显卡，例如1号或其他
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黎国溥
03-21 5618
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pytorch 指定gpu训练与多gpu并行训练示例
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总结，PyTorch 提供了简单易用的接口来指定GPU训练和实现多GPU并行训练，这极大地提高了深度学习模型的训练效率。通过合理利用这些功能，开发者可以更高效地利用硬件资源，快速优化和训练复杂的深度学习模型。
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该函数实现了在module级别上的数据并行使用，注意batch size要大于GPU的数量。device_ids： GPU的编号(默认全部GPU，或[0,1] ,[0,1,2])output_device：(默认是device_ids[0])dim：tensors被分散的维度，默认是0。module：需要多GPU训练的网络模型。其中id就是你的gpu编号。
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在python文件第一行加上以下语句，这个python脚本就只会使用id为“2”的gpu。 import os os.environ["CUDA_DEVICE_ORDER"] = "PCI_BUS_ID" os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "2" # use multiple gpus # os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0,1" ...
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