本文主要介绍的是XGBoost的CPU、GPU与Multi-GPU的安装,以下几点说明: linux平台、源码编译、支持python 补充:相比于本文,XGBoost文档提供了更为详细、丰富的的安装过程,其实完全可以参考原文;那么,该文目的在哪呢,想了一下主要有两点: 一方 ...
记录一下pytorch如何进行单机多卡训练: 官网例程:https: pytorch.org tutorials beginner blitz data parallel tutorial.html 下面以一个例子讲解一下,例如现在总共有 张卡,在第 三张卡上进行训练 step :可视化需要用到的GPU import os os.environ CUDA VISIBLE DEVICES , , d ...
2019-03-26 12:17 0 718 推荐指数:
本文主要介绍的是XGBoost的CPU、GPU与Multi-GPU的安装,以下几点说明: linux平台、源码编译、支持python 补充:相比于本文,XGBoost文档提供了更为详细、丰富的的安装过程,其实完全可以参考原文;那么,该文目的在哪呢,想了一下主要有两点: 一方 ...
tensorflow中multi-GPU小坑记录 最近又需要点tf的代码,有几个点关于多卡的代码点需要记录下。一直想把平时常用的一些代码段整理一下,但是一直没时间,每周有在开新的进程,找时间再说吧。先零星的记点吧。 干货 在tf构图阶段,把计算点都开在GPU上,尽量不要开在 ...
为了了解,上来先看几篇中文博客进行简单了解: 如何理解Nvidia英伟达的Multi-GPU多卡通信框架NCCL?(较为优秀的文章) 使用NCCL进行NVIDIA GPU卡之间的通信 (GPU卡通信模式测试) nvidia-nccl 学习笔记 (主要是一些接口介绍) https ...
model.train()将模型设置为训练状态,作用:使Dropout,batchnorm知道后有不同表现(具体参考Dropout,batchnorm源码),只有这两个关心True or False。 将模型设置为测试状态有两种方法: 1.model.train(mode=False ...
PyTorch 关于多 GPUs 时的指定使用特定 GPU. PyTorch 中的 Tensor,Variable 和 nn.Module(如 loss,layer和容器 Sequential) 等可以分别使用 CPU 和 GPU 版本,均是采用 .cuda() 方法. 如: 采用 ...
首先通过: 看你的pytorch是否支持CUDA计算,确认支持后: 1.在终端执行程序时设置使用GPU: 2.python代码中设置使用GPU 方法一: 方法二: 方法三: 方法 ...
选在对应的环境 https://pytorch.org/ pip install torch==1.5.0+cu101 torchvision==0.6.0+cu101 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html -i http ...