指定GPU训练

最新推荐文章于 2025-03-27 12:22:58 发布

原创最新推荐文章于 2025-03-27 12:22:58 发布 · 396 阅读

1 ·

CC 4.0 BY-SA版权

python 专栏收录该内容

20 篇文章

订阅专栏

部署运行你感兴趣的模型镜像

import os
os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0"   # RTX2080Ti

######################################################
import os
os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "1,2" # 2 *Tesla T4

您可能感兴趣的与本文相关的镜像

PyTorch 2.5

PyTorch

Cuda

PyTorch 是一个开源的 Python 机器学习库，基于 Torch 库，底层由 C++ 实现，应用于人工智能领域，如计算机视觉和自然语言处理

确定要放弃本次机会？

福利倒计时

: :

立减 ¥

普通VIP年卡可用

立即使用

Holmes96

关注关注

0
点赞
踩
1

收藏

觉得还不错? 一键收藏
0
评论
分享

复制链接

分享到 QQ

分享到新浪微博

扫一扫
举报

举报

专栏目录

pytorch调用多个gpu训练，手动分配gpu以及指定gpu训练模型的流程以及示例

qq_49370210的博客

02-02

1万+

当使用上面的这个命令时，PyTorch 会检查系统是否有可用的 CUDA 支持的 GPU。如果有，它将选择默认的 GPU（通常是第一块，即 “cuda:0”）。这意味着，即使系统中有多块 GPU，这条命令也只会指向默认的一块。torch.device(“cuda” if torch.cuda.is_available() else “cpu”) 这个命令在多 GPU 系统中是有效的，但它默认只指向一块 GPU（通常是 “cuda:0”）。要在多 GPU 系统中高效地利用所有 GPU，需要采用更复杂的设置。

使用GPU训练模型

Python_Ai_Road的博客

07-17

1万+

公众号后台回复关键字：Pytorch，获取项目github地址。Pytorch没有官方的高阶API。一般通过nn.Module来构建模型并编写自定义训练循环。为了更加方便地训练模型，作者...

参与评论您还未登录，请先登录后发表或查看评论

利用GPU进行训练

zmnhlg的博客

11-30

2043

一般来说，我们可以对：网络的模型，损失函数，数据集，利用GPU进行运算也就是调用cuda. 第一种方式： my_model = Model() if torch.cuda.is_available(): my_model = my_model.cuda() loss_cross = nn.CrossEntropyLoss() if torch.cuda.is_available(): loss_cross = loss_cross.cuda() imgs, targets

指定GPU训练的命令

qq_52062754的博客

07-11

1012

指定GPU训练

pytorch 指定gpu训练与多gpu并行训练示例

09-18

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。

精选资源

pytorch使用指定GPU训练的实例

01-01

本文适合多GPU的机器，并且每个用户需要单独使用GPU训练。虽然pytorch提供了指定gpu的几种方式，但是使用不当的话会遇到out of memory的问题，主要是因为pytorch会在第0块gpu上初始化，并且会占用一定空间的显存。...

解决YOLOX不能指定GPU进行训练的问题

weixin_44570845的博客

09-29

1845

解决YOLOX不能指定GPU进行训练的问题

PYTorch训练和推理指定GPU

黎国溥

03-21

5565

在训练模型和推理测试时，电脑中有多个显卡，需要指定某个GPU，以免出现显出不够问题。

PyTorch入门学习（十八）：利用GPU训练

qq_46179411的博客

11-07

4219

通过这些步骤，您可以充分利用GPU的性能进行深度学习模型的训练，加快训练速度。在训练过程中，不仅模型在GPU上进行前向和反向传播，还能够充分利用GPU资源，提高训练效率。以上是如何在PyTorch中使用GPU进行深度学习模型的训练的全过程。通过合理配置GPU加速，可以更快地训练出高性能的深度学习模型。首先，需要准备训练和测试数据集。数据准备包括数据下载、数据预处理和数据加载。训练过程需要考虑数据、模型、损失函数和优化器都在GPU上。在使用GPU进行模型训练前，需要将模型迁移到GPU上。

yolo训练指定显卡训练

热门推荐

virobotics的博客

03-14

2万+

Hello，大家好，我是virobotics（仪酷智能），一个深耕于LabVIEW和人工智能领域的开发工程师。在人工智能（AI）和深度学习领域，GPU（图形处理单元）已成为训练模型的核心硬件。GPU能够提供比传统CPU更高的并行处理能力，这使得它们在处理复杂的计算任务时显得尤为重要。但是，面对市场上琳琅满目的GPU选项，如何选择最适合AI训练的GPU显卡呢？本文将为你提供一个详细攻略。

tensorflow指定gpu训练

01-15

### 如何在 TensorFlow 中设置特定 GPU 进行训练为了确保 TensorFlow 使用特定的 GPU 设备进行计算，可以通过环境变量 `CUDA_VISIBLE_DEVICES` 来控制可见的 GPU 设备列表。这允许程序仅访问指定编号的 GPU 资源。对于 Linux 和 Windows 系统，在启动 Python 解释器之前可以配置此环境变量： - **Linux**: 设置命令为 `export CUDA_VISIBLE_DEVICES=1`[^2] - **Windows**: 设置命令为 `set CUDA_VISIBLE_DEVICES=1`[^2] 另一种方法是在 Python 代码内部通过修改 `os.environ` 字典来实现相同的效果: ```python import os os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '0' ``` 上述代码片段会使得只有第一个 GPU (索引号为 0 的设备) 对于后续创建的 TensorFlow Session 可见[^3]。如果希望禁用所有的 GPU 并强制使用 CPU 执行，则可将该变量设为空字符串或负数: ```python os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '-1' # 强制使用CPU ``` 当需要利用多个 GPU 或者更细粒度地管理资源分配时，还可以借助 TensorFlow 提供的高级 API, 比如 tf.distribute.Strategy 接口来进行分布式训练配置。