创建容器 docker run --name torch_gpu --runtime=nvidia ...
. 背景 业务方提供了一台有GPU的服务器,且已经安装了显卡等组件,cuda版本 . ,具体信息如下 在裸机上部署anaconda pytorch tensorflow较为麻烦,因此打算在docker中执行pytorch和tensorflow任务 . 部署及使用 . 先决条件 必须要NVIDIA显卡 安装NVIDIA显卡驱动,可参CentOS 安装 NVIDIA 显卡驱动和 CUDA Toolk ...
2021-04-30 19:30 0 1046 推荐指数:
创建容器 docker run --name torch_gpu --runtime=nvidia ...
在anaconda中查看某个环境中的tensorflow是cpu还是gpu ############# ...
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 ...
torch.cuda.is_available()cuda是否可用; torch.cuda.device_count()返回gpu数量; torch.cuda.get_device_name(0)返回gpu名字,设备索引默认从0开始; torch.cuda.current_device ...
其他:windows使用nvidia-smi查看gpu信息 为什么将数据转移至GPU的方法叫做.cuda而不是.gpu,就像将数据转移至CPU调用的方法是.cpu?这是因为GPU的编程接口采用CUDA,而目前并不是所有的GPU都支持CUDA,只有部分Nvidia的GPU才支持。PyTorch未来 ...
problem of task of crontab in docker of ubuntu do not working! 由于各种原因,要在Ubuntu docker上部署crontab任务,如 Let's Encrypt it的证书自动续期; ddns的心跳 ...
问题:在运行深度学习模型的时候,总是要nvidia-smi一下看看那块显卡比较空闲,很麻烦。 解决方法:写个bash脚本,每次运行程序的时候,选择显存剩余最大的GPU。 ...
之前编辑pytorch框架的程序都是在jupyter notebook,虽然jupyter notebook采用交互式的方式很方便,有时候查看别人代码的时候,很不方便,所以就下载了Pycharm,这里我就不赘述如何系在pycharm和如何破解,我这里提供一个链接,很好,希望能帮助 ...