# 1: torch.cuda.set_device(1) # 2: device = torch.device("cuda:1") # 3:(官方推荐)import os os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = '1' (同时调用两块GPU的话) os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = '1,2'…

版权声明:本文为博主原创文章,遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明.本文链接:https://blog.csdn.net/weixin_40087578/article/details/87186613这里记录用pytorch 多GPU训练 踩过的许多坑   仅针对单服务器多gpu 数据并行 而不是 多机器分布式训练 一.官方思路包装模型 这是pytorch 官方的原理图  按照这个官方的原理图  修改应该参照 https://blog.csdn.net/qq…

Pytorch多GPU训练 临近放假, 服务器上的GPU好多空闲, 博主顺便研究了一下如何用多卡同时训练 原理 多卡训练的基本过程 首先把模型加载到一个主设备 把模型只读复制到多个设备 把大的batch数据也等分到不同的设备 最后将所有设备计算得到的梯度合并更新主设备上的模型参数 代码实现(以Minist为例) #!/usr/bin/python3 # coding: utf-8 import torch from torchvision import datasets, transforms…

Pytorch指定GPU的方法 改变系统变量 改变系统环境变量仅使目标显卡,编辑 .bashrc文件,添加系统变量 export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 #这里是要使用的GPU编号 在程序开头设置 os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = '0,1,2,3' 在运行程序时指定 # 运行程序时使用命令行,来设置该程序可见的gpu: CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3 python xxx.py 使用torch.c…

查过好几次这个命令,总是忘,转一篇mark一下吧 转自:http://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/6836568.html 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…

原因可能是pytorch 自带的BN bug:安装nvidia apex 可以解决: $ git clone https://github.com/NVIDIA/apex $ cd apex $ pip install -v --no-cache-dir --global-option="--cpp_ext" --global-option="--cuda_ext" ./…

前言 在数据越来越多的时代,随着模型规模参数的增多,以及数据量的不断提升,使用多GPU去训练是不可避免的事情.Pytorch在0.4.0及以后的版本中已经提供了多GPU训练的方式,本文简单讲解下使用Pytorch多GPU训练的方式以及一些注意的地方. 这里我们谈论的是单主机多GPUs训练,与分布式训练不同,我们采用的主要Pytorch功能函数为DataParallel而不是DistributedParallel,后者为多主机多GPUs的训练方式,但是在实际任务中,两种使用方式也存在一部分交集.…

tensorflow指定GPU训练 import os os.environ[CUDA_VISIABLE_DEVICES] = '0,1'记住DEVICES是复数 range()返回的是range object,而np.nrange()返回的是numpy.adarray() 两者都是均匀地(evenly)等分区间:range尽可用于迭代,而np.arange作用远不止于此,它是一个序列,可被当做向量使用.range()不支持步长为小数,np.arange()支持步长为小数 两者都可用于迭代 两者…

TensorFlow指定GPU/CPU进行训练和输出devices信息 1.在tensorflow代码中指定GPU/CPU进行训练 with tf.device('/gpu:0'): .... with tf.device('/gpu:1'): ... with tf.device('/cpu:0'): ... 2.输出devices的信息 在指定devices的时候往往不知道具体的设备信息,这时可用下面的代码查看对应的信息 进入Python环境 from tensorflow.python.c…

可以参数2017coco detection 旷视冠军MegDet: MegDet 与 Synchronized BatchNorm PyTorch-Encoding官方文档对CGBN(cross gpu bn)实现 GPU捉襟见肘还想训练大批量模型? 在一个或多个 GPU 上训练大批量模型: 梯度累积 充分利用多 GPU 机器:torch.nn.DataParallel 多 GPU 机器上的均衡负载 : PyTorch-Encoding 的 PyTorch 包,包括两个模块:DataParal…