tensorflow/pytorch/指定GPU训练的几种方式

最新推荐文章于 2024-07-25 11:59:08 发布
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分类专栏： ubuntu环境配置 文章标签： gpu 指定 tensorflow pytorch
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tensorflow/pytorch/指定GPU训练的几种方式

1、python代码中添加：

os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0"

or

# CUDA_VISIBLE_DEVICES=1

2、 命令窗口临时限制环境变量

export CUDA_VISIBLE_DEVICES=1
or
CUDA_VISIBLE_DEVICES=2 python xxx.py

要想应用到所有用户，需要在~/.bashrc中最后一行添加此命令。

使用TensorFlow与PyTorch进行深度学习模型训练
木头大左的博客
03-19 155
在本实战案例中，将使用经典的CIFAR - 10数据集进行图像分类任务。CIFAR - 10数据集包含10个类别的彩色图像，每个类别有6000张图像，图像尺寸为32×32像素。该数据集常用于评估机器学习算法在小型图像分类问题上的性能。
三大机器学习框架对比：TensorFlow、PyTorch与Scikit-Learn
最新发布
weixin_43298211的博客
08-06 3401
本篇旨在深入探讨三种主流机器学习框架——TensorFlow、PyTorch与Scikit-Learn。随着数据科学和人工智能领域的快速发展，这些框架已成为构建和部署机器学习模型的关键工具。鉴于每种框架的特点和优势各有侧重，了解其核心功能和适用场景对于选择合适的工具至关重要。TensorFlow作为一个由Google Brain团队开发的开源项目，自2015年发布以来，便凭借其强大的扩展性和灵活性，在业界赢得了广泛的认可。
在pytorch中为Module和Tensor指定GPU的例子
09-18
今天小编就为大家分享一篇在pytorch中为Module和Tensor指定GPU的例子，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
深度学习框架分布式训练（TensorFlow，pytorch和horovod）
wyz6666的博客
06-15 1168
1. Tensorflow文档 官方中文教程，若基础不足，可参考tf 2.0文档。 2. Pytorch文档 参考教程1和教程2。 3. Horvord文档 听得懂的介绍。 知乎大佬的详细介绍。 Uber官方教程。 部署实践。
pytorch 指定卡1_如何为TensorFlow和PyTorch自动选择空闲GPU，解决抢卡争端
weixin_39583655的博客
12-21 661
原标题：如何为TensorFlow和PyTorch自动选择空闲GPU，解决抢卡争端雷锋网按：本文作者天清，原文载于其知乎专栏世界那么大我想写代码，雷锋网获其授权发布。项目地址：QuantumLiu/tf_gpu_manager***更新：支持pytorch***使用git clone https://github.com/QuantumLiu/tf_gpu_manager把manager.py放到...
PYTorch训练和推理 指定GPU
黎国溥
03-21 4673
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。
tensorflow显卡内存不足||CUDA_VISIBLE_DEVICES=1 python **.py
VIEO
06-24 5606
元学习论文总结||小样本学习论文总结 2017-2019年计算机视觉顶会文章收录 AAAI2017-2019 CVPR2017-2019 ECCV2018 ICCV2017-2019 ICLR2017-2019 NIPS2017-2019 方法1 在python程序中 import os os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "1" ...
tensorflow/pytorch/mxnet的cuda10环境安装
06-12
本视频介绍深度学习软件环境的安装，包括最新的CUDA10/CUDNN的安装，以及几种最流行的深度学习框架tensorfow，pyTorch，mxnet的安装和测试。 配套说明文档：https://blog.youkuaiyun.com/dvd_sun/article/details/87778565
常用深度学习框——Caffe/TensorFlow / Keras/ PyTorch/MXNet
吴建明wujianming_110117
05-30 830
常用深度学习框——Caffe/TensorFlow / Keras/ PyTorch/MXNet 一．概述 近几年来，深度学习的研究和应用的热潮持续高涨，各种开源深度学习框架层出不穷，包括TensorFlow，Keras，MXNet，PyTorch，CNTK，Theano，Caffe，DeepLearning4，Lasagne，Neon，等等。Google，Microsoft等商业巨头都加入了这场深度学习框架大战，当下最主流的框架当属TensorFlow，Keras，MXNet，PyTorch，Caffe接
TensorFlow或PyTorch的基本架构是什么以及深度学习模型训练示例
2402_85246552的博客
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是TensorFlow架构的最上层，支持开发者使用各种编程语言和工具（如Python的Keras、Estimator等高级API）构建和训练神经网络模型，进行模型部署和推理等操作，支持图像分类、语音识别、自然语言处理等多种应用场景。：包含Tensor的OpKernels实现，以Tensor为处理对象，实现了各种Tensor操作或计算，包括计算密集型的操作（如矩阵乘法）和非计算密集型的操作（如队列和线程管理），支持高效的并行计算和任务调度。：提供了一个模块化和灵活的API，用于构建神经网络模型。
os.environ[“CUDA_VISIBLE_DEVICES“]=‘1‘无效？
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os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = '1' 指定代码运行在第1块显卡，但是该设置无效，程序仍运行在第0块显卡。 解决方案: 将该代码放到import torch之后
指定GPU设备号
weixin_43993244的博客
02-18 6935
@[TOC]指定GPU设备号 指定GPU设备号 记录自己在实验室服务器上运行程序“指定gpu设备号”时的一些总结，和踩过的一些坑。 4种方法 1. 使用os指定 import os os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '0' 注意：这两行代码一定要放在所有代码之前，尤其要放在“import torch”之前 2. 在命令行指定 CUDA_VISIBLE_DEVICES=x python xxx.py 3. 使用torch指定 import torch torc
os.environ[‘CUDA_VISIBLE_DEVICES‘]指定GPU后，还是用的“0“卡
创作高质量博文，分享知识，共同进步！
03-12 8390
我们经常需要指定特定的GPU设备来进行计算。然而，有时尽管已经设置了`CUDA_VISIBLE_DEVICES`环境变量，程序仍然会默认使用GPU设备“0”。本文将深入探讨这个问题，并提供相应的解决方案。
使用指定GPU训练模型：os.environ[‘CUDA_VISIBLE_DEVICES‘]设置无效问题解决——随笔
qq_40481602的博客
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使用指定GPU训练模型之os.environ[‘CUDA_VISIBLE_DEVICES‘]设置无效问题解决
os.environ[‘CUDA_VISIBLE_DEVICES‘]无效的解决方法
asd123pwj的博客
08-20 5304
无图/无目录/格式错误/更多相关请至首发页查看。新的更新内容请到查看。
os.environ[‘CUDA_VISIBLE_DEVICES‘]使用问题记录
qq_43470698的博客
09-18 3120
pytorch使用cuda问题记录
脚本里将GPU设置为os.environ[‘CUDA_VISIBLE_DEVICES‘]后为何不起作用？
尚拙的博客
04-04 1664
第二个原因很可能就是你的batch size设置过大，这是很纯粹的原因，改一下batch size值就行了。这行代码必须在所有调用gpu的代码之前进行设置，特别是import torch必须要在指定gpu之后；最好的方法就是在你的脚本文件开头就写上调用代码。而且你本来就是因为显卡0已经占用着了，所以想用其它显卡启动训练，可偏偏还总是报GPU0显存不够的错误。很多时候我们明明在脚本里设置了。
os.environ[CUDA_VISIBLE_DEVICES] 失效无法指定 GPU
yyywxk的博客
10-20 8491
为了避免不必要的麻烦，有些博客说的方法是对的，即在import之前配置好GPU。（注意，它们所说的需要在之前设置其实实测不影响。）在命令行或者.sh文件里，在运行.py文件前直接指定GPU，其他方法可参考Pytorch 指定GPU。
Pytorch的nn.DataParallel详细解析
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qq_38410428的博客
08-04 2万+
前言 pytorch中的GPU操作默认是异步的，当调用一个使用GPU的函数时，这些操作会在特定设备上排队但不一定在稍后执行。这就使得pytorch可以进行并行计算。但是pytorch异步计算的效果对调用者是不可见的。 但平时我们用的更多其实是多GPU的并行计算，例如使用多个GPU训练同一个模型。Pytorch中的多GPU并行计算是数据级并行，相当于开了多个进程，每个进程自己独立运行，然后再整合在一起。 device_ids = [0, 1] net = torch.nn.DataParallel(net,
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