pytorch指定用多张显卡训练_pytorch 指定gpu训练与多gpu并行训练示例

2022-10-18 14:05:19

pytorch 指定gpu训练与多gpu并行训练示例

一. 指定一个gpu训练的两种方法:

1.代码中指定

import torch

torch.cuda.set_device(id)

2.终端中指定

CUDA_VISIBLE_DEVICES=1 python 你的程序

其中id就是你的gpu编号

二. 多gpu并行训练:

torch.nn.DataParallel(module, device_ids=None, output_device=None, dim=0)

该函数实现了在module级别上的数据并行使用,注意batch size要大于GPU的数量。

参数 :

module:需要多GPU训练的网络模型

device_ids: GPU的编号(默认全部GPU,或[0,1] ,[0,1,2])

output_device:(默认是device_ids[0])

dim:tensors被分散的维度,默认是0

在保存模型时要注意要加上"module",例如:

network.module.state_dict()

以上这篇pytorch 指定gpu训练与多gpu并行训练示例就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持我们。

时间: 2019-12-28

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Pytorch GPU运算过程中会出现:"cuda runtime error(2): out of memory"这样的错误.通常,这种错误是由于在循环中使用全局变量当做累加器,且累加梯度信息的缘故,用官方的说法就是:"accumulate history across your training loop".在默认情况下,开启梯度计算的Tensor变量是会在GPU保持他的历史数据的,所以在编程或者调试过程中应该尽力避免在循环中累加梯度信息. 下面举个栗子: 上代

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  • 作者:香菜加馍
  • 原文链接:https://blog.csdn.net/weixin_29970399/article/details/112018617
    更新时间:2022-10-18 14:05:19