南强小屋 Design By 杰米
一. 指定一个gpu训练的两种方法：
1.代码中指定
import torch torch.cuda.set_device(id)
2.终端中指定
CUDA_VISIBLE_DEVICES=1 python 你的程序
其中id就是你的gpu编号
二. 多gpu并行训练：
torch.nn.DataParallel(module, device_ids=None, output_device=None, dim=0)
该函数实现了在module级别上的数据并行使用，注意batch size要大于GPU的数量。
参数 ：
module：需要多GPU训练的网络模型
device_ids： GPU的编号（默认全部GPU，或[0,1] ,[0,1,2]）
output_device：（默认是device_ids[0])
dim：tensors被分散的维度，默认是0
在保存模型时要注意要加上"module",例如：
network.module.state_dict()
以上这篇pytorch 指定gpu训练与多gpu并行训练示例就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持。
标签：
pytorch,gpu
南强小屋 Design By 杰米
广告合作：本站广告合作请联系QQ：858582 申请时备注：广告合作（否则不回）
免责声明：本站文章均来自网站采集或用户投稿，网站不提供任何软件下载或自行开发的软件！ 如有用户或公司发现本站内容信息存在侵权行为，请邮件告知！ 858582#qq.com
免责声明：本站文章均来自网站采集或用户投稿，网站不提供任何软件下载或自行开发的软件！ 如有用户或公司发现本站内容信息存在侵权行为，请邮件告知！ 858582#qq.com
南强小屋 Design By 杰米
暂无pytorch 指定gpu训练与多gpu并行训练示例的评论...
RTX 5090要首发 性能要翻倍！三星展示GDDR7显存
三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。
首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB，每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps（PAM3），但也可以降至28 Gbps，以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。
据三星表示，GDDR7内存的能效将提高20%，同时工作电压仅为1.1V，低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计，使得在高速运行时的发热量降低，GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。