創建容器 docker run --name torch_gpu --runtime=nvidia ...
. 背景 業務方提供了一台有GPU的服務器,且已經安裝了顯卡等組件,cuda版本 . ,具體信息如下 在裸機上部署anaconda pytorch tensorflow較為麻煩,因此打算在docker中執行pytorch和tensorflow任務 . 部署及使用 . 先決條件 必須要NVIDIA顯卡 安裝NVIDIA顯卡驅動,可參CentOS 安裝 NVIDIA 顯卡驅動和 CUDA Toolk ...
2021-04-30 19:30 0 1046 推薦指數:
創建容器 docker run --name torch_gpu --runtime=nvidia ...
在anaconda中查看某個環境中的tensorflow是cpu還是gpu ############# ...
前言 在數據越來越多的時代,隨着模型規模參數的增多,以及數據量的不斷提升,使用多GPU去訓練是不可避免的事情。Pytorch在0.4.0及以后的版本中已經提供了多GPU訓練的方式,本文簡單講解下使用Pytorch多GPU訓練的方式以及一些注意的地方。 這里我們談論 ...
torch.cuda.is_available()cuda是否可用; torch.cuda.device_count()返回gpu數量; torch.cuda.get_device_name(0)返回gpu名字,設備索引默認從0開始; torch.cuda.current_device ...
其他:windows使用nvidia-smi查看gpu信息 為什么將數據轉移至GPU的方法叫做.cuda而不是.gpu,就像將數據轉移至CPU調用的方法是.cpu?這是因為GPU的編程接口采用CUDA,而目前並不是所有的GPU都支持CUDA,只有部分Nvidia的GPU才支持。PyTorch未來 ...
problem of task of crontab in docker of ubuntu do not working! 由於各種原因,要在Ubuntu docker上部署crontab任務,如 Let's Encrypt it的證書自動續期; ddns的心跳 ...
問題:在運行深度學習模型的時候,總是要nvidia-smi一下看看那塊顯卡比較空閑,很麻煩。 解決方法:寫個bash腳本,每次運行程序的時候,選擇顯存剩余最大的GPU。 ...
之前編輯pytorch框架的程序都是在jupyter notebook,雖然jupyter notebook采用交互式的方式很方便,有時候查看別人代碼的時候,很不方便,所以就下載了Pycharm,這里我就不贅述如何系在pycharm和如何破解,我這里提供一個鏈接,很好,希望能幫助 ...