pytorch设置gpu
...
原文：pytorch设置多GPU运行的方法
.DataParallel layers multi GPU, distributed DataParallel 实现模块级别的数据并行 该容器是通过在batch维度上将输入分到指定的device中来在给定的module应用上实现并行。在前向传播中，模块module将在每个设备device上都复制一个，然后每个复制体都会处理一部分的输入。在后向传播阶段，从每个复制体中计算得到的梯度会加在一起求和 ...
2019-08-01 19:42 0 3744 推荐指数：
相关推荐
PyTorch使用GPU的方法
PyTorch可以指定用来存储和计算的设备，如使用内存的CPU或者使用显存的GPU。在默认情况下，PyTorch会将数据创建在内存，然后利用CPU来计算。 PyTorch要求计算的所有输入数据都在内存或同一块显卡的显存上。 检测是否可以使用GPU，使用一个全局变量use_gpu ...
pycharm设置多GPU运行
转载请注明出处： http://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/8576825.html 如果使用多gpu运行程序，可以直接使用CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3 python xxx.py来设置该程序可见的gpu ...
Pytorch指定GPU的方法总结
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 在程序开头设置 在运行程序时指定 使用torch.cuda接口 使用pytorch的并行GPU接口 初始化模型时 ...
pytorch使用gpu加速的方法
一、默认gpu加速 一般来说我们最常见到的用法是这样的： 或者说: 这样我们就可以把某一个向量或者模型进行gpu训练 二、指定gpu加速 来指定使用的具体设备。如果没有显式指定设备序号的话则使用torch.cuda.current_device()对应的序号。 ...
pytorch 在cpu的变量转到GPU的方法
tensor数据的cuda方法返回变量值的device为cuda，并不会直接移动当前变量到GPU。 举例： B = A.cuda() 其中A为CPU变量，那么执行上面语句后，A依旧在CPU上，创建的新的数据B是A在GPU上面的拷贝，当然单独执行A.cuda()，A也依旧在CPU上面 ...
Chineseocr在GPU上运行的问题及解决方法
系统：Ubuntu 18.0 CUDA: 10.0.130 仅支持tensorflow 1.14.0以上，否则import时报错 ImportError: libcudnn.so.7: c ...
Pytorch - GPU ID 指定 pytorch gpu 指定
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 ...