精华内容
下载资源
问答
  • Keras 切换GPU

    千次阅读 2017-02-18 14:46:17
    https://keras.io/getting-started/faq/ 查看Keras 官方... If you are running on the TensorFlow backend, your code will automatically run on GPU if any available GPU is detected.If you are running on the

    https://keras.io/getting-started/faq/  查看Keras 官方文档

    If you are running on the TensorFlow backend, your code will automatically run on GPU if any available GPU is detected.If you are running on the Theano backend, you can use one of the following methods:

    Method 1: use Theano flags.

    THEANO_FLAGS=device=gpu,floatX=float32 python my_keras_script.py
    

    The name 'gpu' might have to be changed depending on your device's identifier (e.g. gpu0, gpu1, etc).

    Method 2: set up your .theanorc: Instructions

    Method 3: manually set theano.config.device, theano.config.floatX at the beginning of your code:

    import theano
    theano.config.device = 'gpu'
    theano.config.floatX = 'float32'
    

    因为在服务器上跑CNN,在$HOME 下我使用的vim ~.theanorc, 添加

    [global]
    floatX = float32
    device = gpu0
    
    [lib]
    cnmem = 1
    之后keras就会使用GPU而不是CPU跑网络。

    运行成功,会打印

    Using Theano backend.
    Using gpu device 0: GeForce GTX 1080

    展开全文
  • Pytorch切换GPU或CPU

    千次阅读 2020-02-29 13:06:29
    Pytorch切换GPU或CPU Pytorch版本:>=0.40 Pytorch默认是在cpu上训练,我们可以通过to(device)方法切换到GPU to(device)参数 to(device)方法接受的参数为torch.device类型。可以写为 device = torch.device("cuda...

    Pytorch切换GPU或CPU

    Pytorch版本:>=0.40

    Pytorch默认是在cpu上训练,我们可以通过to(device)方法切换到GPU

    to(device)参数

    to(device)方法接受的参数为torch.device类型。可以写为

    device = torch.device("cuda:0") # 使用gpu0
    

    我习惯这种写法,如果你系统中没有可用的cuda,直接切换到cpu来运行。

    device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu") 
    

    数据或模型调用to(device)方法

    在训练前切换GPU,数据和模型都是要放到同一块GPU上的,都可以通过调用to(device)来切换显卡。

    1.数据对应:torch.Tensor类型

    tensor = torch.randn(2, 2)
    device = torch.device("cuda:0") # 简写
    tensor = tensor.to(device) # 需要赋值
    # Outputs:
    # tensor([[-0.2136,  1.3254],
    #        [ 1.9691, -0.8401]], device='cuda:0')
    

    2.模型对应:torch.module类型

    对于线性层,如torch.nn.modules.linear.Linear;对于损失函数,如torch.nn.modules.loss.CrossEntropyLoss。模型中的对象都是属于torch.module这个父类。

    fc = nn.Linear(10,10)
    device = torch.device("cuda:0") # 简写
    fc = fc.to(device)
    

    我们也可以通过get_device()变量,来查看数据(Tensor)所在的设备。好处在于,可以用得到的device给模型设置device。

    tensor = torch.randn(2, 2)
    device = torch.device("cuda:0") # 简写
    tensor = tensor.to(device) # 需要赋值
    device1 = tensor.get_device() # 0
    fc = nn.Linear(10,10)
    fc = fc.to(device1)
    

    假设我们用GPU0进行训练,保存了模型。下一次训练,发现GPU0正在使用,只能用别的GPU,那在读取模型的时候,也得读到对应的GPU.

    device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
    checkpoint = torch.load('tensor.pt', map_location=device)
    model.load_state_dict(checkpoint['model'])
    

    如果直接torch.load,因为原先使用GPU训练,保存的也是GPU的Tensor,它会默认加载到原用的GPU。

    参考:

    1. [pytorch官网torch.load函数](https://pytorch.org/docs/1.0.0/torch.html?highlight=torch load#torch.load)
    2. pytorch中 如何将gpu与gpu、gpu与cpu 在load时相互转化载入,这位大神写得很好,考虑到DataParallel的情况。

    感想:

    很喜欢李浩源说的话,“我是一只想成为鲲鹏的菜鸟”。我也是个菜鸟,在朝鲲鹏努力!面对新的知识,程序员都应该自己经过思考消化,再输出出来。

    展开全文
  • Pytorch 切换CPU GPU

    2021-02-25 16:25:09
    Pytorch 切换CPU GPUPytorch 强制CPU GPU切换强制使用CPU使用某一块或某几块GPU Pytorch 强制CPU GPU切换 强制使用CPU 如果想只用CPU,不用GPU来运行程序,可以用如下命令(所有GPU都不可见): CUDA_VISIBLE_DEVICES=...

    强制使用CPU

    如果想只用CPU,不用GPU来运行程序,可以用如下命令(所有GPU都不可见):

    CUDA_VISIBLE_DEVICES='' python test.py 
    # 或者是
    CUDA_VISIBLE_DEVICES="-1" python test.py
    

    在代码的开头,所有 import 之前,加入下面两行代码:

    import os
    os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "-1" # -1 代表CPU 
    

    使用某一块或某几块GPU

    #可以在运行程序时,利用如下命令运行:

    CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1 python test.py
    

    这里表示只有GPU 0和1对程序可见,因此也就限制了程序只能用GPU 0和1
    同样,也可以在代码里指定

    import os
    os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0,1"
    

    参考:
    https://blog.csdn.net/weixin_42769131/article/details/105592975

    展开全文
  • Tf2.0切换GPU与CPU

    2020-07-26 21:12:12
    os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "-1
    os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "-1"
    
    展开全文
  • GPU切换

    千次阅读 2017-04-02 12:51:00
    CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 CUDA_VISIBLE_DEVICES=1,2
  • tensorflow-GPU切换CPU和GPU

    千次阅读 2019-08-14 14:08:46
    在所有代码前 import os os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "-1" # 这一行注释掉就是使用cpu,不注释就是使用gpu
  • 单机tensorflow cpu/gpu切换

    千次阅读 2019-04-02 20:06:02
    gpu环境安装参考...单机tensorflow cpu/gpu切换 python3 model.py(默认gpu下运行) CUDA_VISIBLE_DEVICES="cpu" python3 model.py(切换gpu下运行) ...
  • <p>pytorch安装CPU版本如何切换GPUÿ1f; 需要重装GPU版本吗ÿ1f;</p>
  • os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "-1" # 这一行注释掉就是使用cpu,不注释就是使用gpu。 一般情况下,运行tensorflow时,默认会占用可以看见的所有GPU,那么就会导致其它用户或程序无GPU可用,那么就需要限制...
  • 在所有代码前 import os os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "-1" 在这里插入代码片 这一行注释掉就是使用gpu,不注释就是使用cpu
  • import os if Bert_Use_GPU: os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '0,1' #使用GPU0,1 else: os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '-1' #使用CPU  
  • Keras下GPU/CPU模式切换

    万次阅读 2016-11-14 11:19:54
    tensorflow/theano, cuda在MacOS下面安装CUDA请参考:mac osx/linux下如何将keras运行在GPU上use cuda with macosUbuntu下面安装CUDA请参考:配置深度学习环境的最后一步4.5.2 切换gpu来自官方的介绍How do I use k
  • 在Keras中将cpu切换gpu

    千次阅读 2017-08-06 14:40:36
    在终端中输入gedit ~/.theanorc 这时文档应是空白的,在...device=gpu floatX=float32 [dnn.conv] algo_bwd_filter = deterministic algo_bwd_data = deterministic[cuda] root=/usr/local/cuda-8.0[lib] cnmem=0.3[n
  • GPU0和GPU1的区别

    万次阅读 2019-07-09 08:54:53
    2.GPU1就是独显独立显卡,是单独的一张显卡性能一般是会比集显要高。 一般在我们的电脑中,有独立显卡的话,就默认不会使用集显,所以集显的使用率就不高。独显GPU1跑满了说明你开的程序比较耗显卡。 ...
  • gpu-switch是一个应用程序,可在双GPU MacBook Pro型号的集成GPU和专用GPU之间进行切换,以进行下一次重启。 它旨在消除启动OS X并运行gfxCardStatus v2.2.1切换到集成卡的需要。 警告: 这是新代码,不附带任何...
  • tensorflow2 GPU和CPU切换

    2020-09-16 15:03:51
    当你安装上gpu版本的tensorflow2时,默认情况下使用GPU,当你想要切换回CPU运行程序时, 你需要的代码开头添加一句代码 os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "-1
  • 列出可用GPU from tensorflow.python.client import device_lib print(device_lib.list_local_devices()) from keras import backend as K K.tensorflow_backend._get_available_gpus() 切换 import ...
  • TensorFlow基础知识点(一)切换CPU或GPU

    万次阅读 热门讨论 2017-03-14 13:52:41
    如果设备不止一个GPU,需要明确op操作在那个GPU上去调用他们。可以使用with ... Device语句明确指定那个Cpu或Gpu将被调用。with tf.Session() as ses: with tf.device("/gup:1"): matrix1=tf.con
  • tensorflow中gpu和cpu切换

    2020-04-26 13:43:44
    两者同时存在时使用gpu 要想使用cpu,在代码里添加如下命令: matrix1=tf.constant([[3.,3.]]) matrix2=tf.constant([[2.],[2.]]) with tf.Session() as ses: with tf.device("/cpu:0"): product=tf.matmul...
  • GPU0在GPU1不见了

    2020-11-19 11:02:50
    今天发现一个问题 GPU1突然不见了 重装了一下GPU驱动又出现了
  • Pytorch如何切换 cpu 和 gpu 的使用

    千次阅读 2021-02-27 21:09:17
    前言,在pytorch中,当服务器上的gpu被占用时,很多时候我们想先用cpu调试下代码,那么就需要进行gpu和cpu的切换。 方法1:x.to(device) 把 device 作为一个可变参数,推荐使用argparse进行加载: 使用gpu时: ...

空空如也

空空如也

1 2 3 4 5 ... 20
收藏数 32,436
精华内容 12,974
关键字:

如何切换gpu1