使用Python代码自动选择空闲的单个GPU加载Transformer模型

使用Python代码自动选择空闲的单个GPU加载Transformer模型

在使用Transformer模型进行深度学习任务时，通常需要将模型加载到GPU上进行加速。在一台计算机上可能存在多个GPU，因此选择一个空闲的GPU来加载模型是很有必要的。本文将介绍如何使用Python代码自动选择空闲的单个GPU来加载Transformer模型。

首先，我们需要导入相应的库。我们将使用torch库来管理GPU设备，并使用transformers库来加载Transformer模型。

import torch
from transformers import AutoModel

接下来，我们需要编写一个函数来选择空闲的GPU。我们可以使用torch.cuda.device_count()函数获取可用的GPU数量，然后使用torch.cuda.memory_allocated(device)函数获取每个GPU的内存占用情况。通过比较不同GPU的内存占用情况，我们可以选择一个内存占用最小的GPU作为空闲的GPU。