【学习笔记】pytorch多gpu

最新推荐文章于 2025-09-19 00:31:25 发布

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本文介绍如何通过SSH连接服务器，并在Docker容器内利用特定GPU进行深度学习模型训练。首先，使用watch命令监控GPU状态，找到可用的GPU ID。然后，在代码中设置设备为CUDA，并使用DataParallel进行模型并行化。最后，通过设置CUDA_VISIBLE_DEVICES环境变量来指定使用的GPU。

部署运行你感兴趣的模型镜像

ssh连服务器docker中运行。

可以先查看gpu运行状态，找空的gpu的id，比如是0，2，5，9这四个gpu

watch -n 0.1 nvidia-smi

代码中加入

device = torch.device('cuda')
model = nn.DataParallel(model.to(device))

在运行得时候指定gpu即可（注意DEVICES最后有一个S，被这个坑了）

CUDA_VISIBLE_DEVICES=0，2，5，9  python test.py

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