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.DataParallel layers multi GPU, distributed DataParallel 實現模塊級別的數據並行 該容器是通過在batch維度上將輸入分到指定的device中來在給定的module應用上實現並行。在前向傳播中,模塊module將在每個設備device上都復制一個,然后每個復制體都會處理一部分的輸入。在后向傳播階段,從每個復制體中計算得到的梯度會加在一起求和 ...
2019-08-01 19:42 0 3744 推薦指數:
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PyTorch可以指定用來存儲和計算的設備,如使用內存的CPU或者使用顯存的GPU。在默認情況下,PyTorch會將數據創建在內存,然后利用CPU來計算。 PyTorch要求計算的所有輸入數據都在內存或同一塊顯卡的顯存上。 檢測是否可以使用GPU,使用一個全局變量use_gpu ...
轉載請注明出處: http://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/8576825.html 如果使用多gpu運行程序,可以直接使用CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3 python xxx.py來設置該程序可見的gpu ...
Pytorch指定GPU的方法 改變系統變量 改變系統環境變量僅使目標顯卡,編輯 .bashrc文件,添加系統變量 在程序開頭設置 在運行程序時指定 使用torch.cuda接口 使用pytorch的並行GPU接口 初始化模型時 ...
一、默認gpu加速 一般來說我們最常見到的用法是這樣的: 或者說: 這樣我們就可以把某一個向量或者模型進行gpu訓練 二、指定gpu加速 來指定使用的具體設備。如果沒有顯式指定設備序號的話則使用torch.cuda.current_device()對應的序號。 ...
tensor數據的cuda方法返回變量值的device為cuda,並不會直接移動當前變量到GPU。 舉例: B = A.cuda() 其中A為CPU變量,那么執行上面語句后,A依舊在CPU上,創建的新的數據B是A在GPU上面的拷貝,當然單獨執行A.cuda(),A也依舊在CPU上面 ...
系統:Ubuntu 18.0 CUDA: 10.0.130 僅支持tensorflow 1.14.0以上,否則import時報錯 ImportError: libcudnn.so.7: c ...
PyTorch 關於多 GPUs 時的指定使用特定 GPU. PyTorch 中的 Tensor,Variable 和 nn.Module(如 loss,layer和容器 Sequential) 等可以分別使用 CPU 和 GPU 版本,均是采用 .cuda() 方法. 如: 采用 ...