pytorch安装GPU版本，指定设备

已于 2024-10-20 18:00:30 修改
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文章标签： pytorch 人工智能 python
于 2024-10-20 17:24:25 首次发布
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安装了GPU版本的pytorch的时候，想要使用CPU，怎么操作呢？
设置环境变量：

set TF_FORCE_GPU_ALLOW_GROWTH=false
set CUDA_VISIBLE_DEVICES=''

如果想要使用固定序号的GUP设备，则指定ID

set CUDA_VISIBLE_DEVICES='0'  # 使用第0块GPU

注意: 如果是window系统，则是 set，如果是基于linux系统，则是 export

pytorch 指定GPU的几种方法
AI拉呱，专注于人工智与网络安全方面的研究，关注一起学习。
05-31 2089
在使用PyTorch时，你可以通过多种方式指定和使用GPU。
深度学习（一）3.安装Pytorch（GPU版）
2301_79712009的博客
10-30 7675
PyTorch是一个基于Python的科学计算库，主要用于机器学习和深度学习领域。对计算机而言，中央处理器CPU是主板上的芯片，图形处理器GPU是显卡上的芯片。每台计算机必有主板，但少数计算机可能没有显卡。显卡可以用来加速深度学习的运算速度（GPU比CPU快10-100倍）。
pytorch 指定GPU设备
llf000000的博客
07-08 648
这种方法是通过环境变量限制可见的CUDA设备，从而在多个GPU的机器上只让PyTorch看到并使用指定的GPU。这种方式的好处是所有后续的CUDA调用都会使用这个GPU，并且代码中不需要显式地指定设备索引。这种方法是在代码中直接指定要使用的设备索引，无需修改环境变量。这种方式更加显式，并且可以在同一脚本中使用多个不同的GPU。
[整理]Pytorch指定GPU的方法
buziran的专栏
07-05 6002
指定GPU
在 PyTorch 中选择 GPU 进行训练的方法
dzxh2333的博客
03-05 591
在深度学习训练过程中，如果服务器有多张 GPU，我们通常需要指定某一块 GPU 进行训练，以优化资源利用率。本文介绍在 PyTorch 中选择 GPU 的多种方法。
PyTorch指定GPU（很受欢迎）
北国觅梦
08-26 7543
PyTorch指定GPU（最受欢迎）
PYTorch训练和推理 指定GPU
黎国溥
03-21 4621
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：入门指南和 PyTorch 的 GPU版本安装(非常详细)
Jingmin Wei's Blog
02-03 3914
介绍了该教程的入门指南，环境配置参考，开发工具推荐，详细讲解了PyTorch的GPU版本安装方式，以及如何使用 GPU 。
【安装教程】Windows10环境下Pytorch(GPU版)的安装与配置
慢热型网友的博客
10-14 2470
PyTorch是一个开源的深度学习框架，由Facebook的人工智能研究团队开发。它提供了灵活的张量计算和自动求导功能，适合于研究和生产环境。由于其动态计算图的特性，PyTorch在模型构建和调试上非常方便，受到众多研究人员和开发者的欢迎。PyTorch支持GPU加速，具备丰富的库和工具，例如用于计算机视觉的TorchVision和用于自然语言处理的TorchText。
pytorch 指定gpu训练与多gpu并行训练示例
09-18
本文将详细介绍如何在PyTorch中指定单个GPU进行训练以及如何实现多GPU并行训练。 一、指定一个GPU训练 在PyTorch中，有两种方法可以指定使用哪个GPU进行训练： 1. **代码中指定**： 使用 `torch.cuda.set_device...
在 PyTorch 中，怎么指定程序使用的 GPU。
weixin_51659315的博客
01-19 1207
在你的代码中，你已经使用了 args.cuda = torch.cuda.is_available() 来设置这个变量，确保 CUDA 可用性。请注意，使用这种方法只是在运行脚本时指定程序能够看到哪些 GPU，而不是在代码中直接指定使用某一张 GPU。这将在代码中明确指定程序使用的 GPU 设备。根据你的需求，你可以在 set_device 中传递不同的 GPU 索引。在你的命令行中运行脚本之前，你可以设置该环境变量。在这个例子中，程序将只能看到索引为 0 和 1 的两张 GPU，并使用它们进行计算。
python指定Gpu
qimo601的专栏
03-29 2万+
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：（原）
Pytorch调用GPU的方法
qq_43631827的博客
07-09 4064
Pytorch调用GPU有两种方法，一种是torch.cuda()，一种是torch.to()。
【亲测有用】如何使用pytorch指定GPU训练
weixin_44883789的博客
08-28 3461
深度学习中，跑模型代码的过程中，可能主GPU被占用而无法进行训练，这个时候，可知通过torch库来指定训练的GPU号。
PyTorch中使用指定的GPU
Nagato_Yuki_SOS的博客
10-19 1572
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.cnbl
指定GPU运行pytorch模型的n种方法
weixin_47343723的博客
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在Terminal终端输入（以下均以指定使用gpu1为例）或者直接。
在GPU上运行pytorch程序（指定单/多显卡)
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查看GPU状态 !nvidia-smi 一个GPU一共16130M显存，0号GPU已使用3446M显存，一般GPU的利用率低于50%，往往这个模型可能有问题。 本机CUDA版本，在安装驱动时应该注意选择对应版本的驱动。 指定GPU import torch from torch import nn torch.device('gpu'), torch.cuda.device('cuda'), torch.cuda.device('cuda:1') 指定计算设备为GPU，使用多个GPU，本代码指定了
PyTorch中指定GPU 运行
JY丫丫
08-16 8222
pytorch 进行深度学习训练模型 服务器上有多个GPU，需要制定代码在其中某个GPU运行时，可以采用下面的方式进行指定 目录 1、查看服务器上的gpu信息 2、获取id，这里取的是id 1 3、在代码的开始位置添加以下的代码 参考文献 查看指定GPU的id，见以下 1、查看服务器上的gpu信息 服务器上的终端上输入 watch -n 0.5 nvid...
pytorch的GPU版本安装
最新发布
03-26
### 安装 PyTorch 的 GPU 版本 为了在支持 CUDA 的环境中成功安装 PyTorch 的 GPU 版本，需要遵循一系列特定的步骤来确保兼容性和性能优化。以下是详细的指导： #### 1. 验证硬件环境 确认计算机上已安装 NVIDIA 显卡并具备相应的驱动程序。可以通过运行 `nvidia-smi` 命令验证当前显卡及其驱动版本是否满足最低要求[^1]。 #### 2. 安装合适的 CUDA 工具包 根据引用中的建议，选择适合系统的 CUDA 版本。尽管最新版本可能提供更好的功能，但由于 PyTorch 对某些新版本的支持可能存在延迟，推荐使用稳定版本（如 12.1），而非最新的 12.6[^2]。 #### 3. 下载 cuDNN 并配置路径 cuDNN 是一种用于加速深度学习操作的库，需与选定的 CUDA 版本相匹配。通过官方渠道获取对应版本的 cuDNN 文件，并将其解压至指定目录。如果采用清华源作为镜像站点，则务必核对 PyTorch 所依赖的具体 cuDNN 和 CUDA 组合关系[^3]。 #### 4. 使用 pip 或 conda 进行 PyTorch 安装 基于上述准备完成之后，执行如下命令之一即可实现 GPU 支持下的 PyTorch 安装： 对于 **pip** 用户， ```bash pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121 ``` 而对于 **conda** 用户而言， ```bash conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=12.1 -c pytorch -c nvidia ``` 注意替换参数以适配实际选用的 CUDA 版本号。 #### 5. 测试安装效果 最后一步至关重要——编写简单的 Python 脚本来测试设备可用性以及张量计算能否正常调用到 GPU 上面去。 ```python import torch print(torch.cuda.is_available()) # 应返回 True 表明检测到了有效的 CUDA 设备 x = torch.rand(5, 5).cuda() y = x * 2 # 此处运算应当发生在 GPU 中 print(y.device) # 输出 'cuda:0' 则代表一切设置无误 ``` 以上即为整个流程概述，在每步实施过程中都需要注意细节处理以免引发错误。
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