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多块GPU并行计算 pytorch
2020-09-16 10:28:23上述代码说明,给本程序分配了编号“0,1,3”的三块GPU可供使用 PS: 本机必须是有上述声明的显卡,否则在使用时会出错 RuntimeError: cuda runtime error (38) : no CUDA-capable device is detected at ..\...1. 指明要是用的GPU
import os os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]="0,1,3"
上述代码说明,给本程序分配了编号“0,1,3”的三块GPU可供使用
PS: 本机必须是有上述声明的显卡,否则在使用时会出错
RuntimeError: cuda runtime error (38) : no CUDA-capable device is detected at ..\aten\src\THC\THCGeneral.cpp:50
2. GPU并行
PyTorch提供相应的函数,可实现简单高效的并行GPU计算。
class torch.nn.DataParallel(module, device_ids=None, output_device=None, dim=0)通过device_ids参数可以指定在哪些GPU上进行优化,返回一个新的module
import torch.nn as nn model=Net() # 定义模型 model=nn. DataParallel(model,device_ids=[0,1]) model.cuda()
DataParallel并行的方式,是将输入一个batch的数据均分成多份,分别送到对应的GPU进行计算,各个GPU得到的梯度累加。
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在训练模型时如何指定具体哪一(多)块GPU显卡进行训练任务
2020-04-16 15:55:42在用tensorflow深度学习模型训练时,假设我们在训练之前没有指定具体用哪一块GPU进行训练,则默认的是选用第0...如果你的电脑有多块GPU的话,其它几块GPU的也会显示被占用。 &...在用tensorflow深度学习模型训练时,假设我们在训练之前没有指定具体用哪一块GPU进行训练,则默认的是选用第0块GPU来训练我们的模型。如果你的电脑有多块GPU的话,其它几块GPU的也会显示被占用。有些时候,我们希望可以通过自己指定一块或者几块GPU来训练我们的模型,而不是用这种系统默认的方法。接下来将介绍三种指定GPU训练的方法。
我们现有的GPU个数如下所示:
1.在python代码中通过tf.device()函数来指定训练时所要使用的GPU:
假设我们要用我们的第“1”块(注意,这里是以第“0”块为开始,第“1”块其实应该是第二块了)GPU来训练模型,此时可以通过下面的代码来指定:
tf.device('/gpu:1')
实验效果如下:
这里用AI_Challenger场景分类的baseline模型测试一下:
在python脚本代码里的最开头加上:
tf.device('/gpu:1')
在终端运行脚本:
我们可以看到,这样指定GPU还是有一点毛病的。
虽然指定了第“1“块GPU来训练,但是其它几个GPU也还是被占用,只是模型训练的时候,是在第1块GPU上进行。
所以,我们使用下面的第2、3种方法。
2.在python代码中通过CUDA_VISIBLE_DEVICES来指定:
同样使用第”1“块GPU来训练模型,我们可以在python代码开头加入下面两行:
- import os
- os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES']='1'
实验效果如下:
在python脚本代码里的最开头加上:
在终端运行脚本:
我们可以看到,使用这种方法,在训练模型时,只使用了第”1“块GPU,并且其它几块GPU没有被占用。
这种就相当于在我们运行程序的时候,将除第”1“块以外的其他GPU全部屏蔽了,只有第”1“块GPU对当前运行的程序是可见的。
同样,如果要指定第”1,2“块GPU来训练,则上面的代码可以改成:
- import os
- os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES']='2,3'
类似的如果还有更多的GPU要指定,都可以仿照上面的代码进行添加,——显卡数字中间用英文逗号隔开即可。
3.在终端执行.py文件时通过CUDA_VISIBLE_DEVICES来指定(与2类似):
第三种方法和第二种基本一样,不过是在终端运行python程序的前面指定,比如:
CUDA_VISIBLE_DEVICES=1 python train.py
不过其实道理、实现的功能就和上面2基本是一样的。
实验效果如下:
在终端运行脚本:
前面加上CUDA_VISIBLE_DEVICES=1
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pytorch多块gpu使用总结,报错AssertionError: Invalid device id
2021-03-31 10:16:42pytorch关于多块gpu使用总结,报错AssertionError: Invalid device id 实验室有4块gpu 想使用标号2,3块时报错:AssertionError: Invalid device id 解决方案: 修改pytorch感受的设备编号。 os.environ['...pytorch关于多块gpu使用总结,报错AssertionError: Invalid device id
实验室有4块gpu
想使用标号2,3块时报错:AssertionError: Invalid device id
解决方案:
修改pytorch感受的设备编号。
os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '2,3'
cuda编号还是从0开始。
device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
修改pytorch设备编号还为0,1。
if torch.cuda.device_count() > 1: print(torch.cuda.device_count()) net = nn.DataParallel(net, device_ids=[0, 1]) net.to(device)
感谢https://blog.csdn.net/kongkongqixi/article/details/100521590分享的方法,感兴趣的链接中还有另一种方法。
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TensorFlow学习笔记[二]——在训练模型时如何指定具体哪一(多)块GPU显卡进行训练任务
2018-07-18 09:32:06如果你的电脑有多块GPU的话,其它几块GPU的也会显示被占用。 有些时候,我们希望可以通过自己指定一块或者几块GPU来训练我们的模型,而不是用这种系统默认的方法。接下来将介绍三种指定GPU训练的方法。 我们.....在用tensorflow深度学习模型训练时,假设我们在训练之前没有指定具体用哪一块GPU进行训练,则默认的是选用第0块GPU来训练我们的模型。如果你的电脑有多块GPU的话,其它几块GPU的也会显示被占用。
有些时候,我们希望可以通过自己指定一块或者几块GPU来训练我们的模型,而不是用这种系统默认的方法。接下来将介绍三种指定GPU训练的方法。
我们现有的GPU个数如下所示(公司的4路泰坦xp):
1.在python代码中通过tf.device()函数来指定训练时所要使用的GPU:
假设我们要用我们的第“1”块(注意,这里是以第“0”块为开始,第“1”块其实应该是第二块了)GPU来训练模型,此时可以通过下面的代码来指定:
tf.device('/gpu:1')
实验效果如下:
这里用AI_Challenger场景分类的baseline模型测试一下:
在python脚本代码里的最开头加上:
tf.device('/gpu:1')
在终端运行脚本:
我们可以看到,这样指定GPU还是有一点毛病的。
虽然指定了第“1“块GPU来训练,但是其它几个GPU也还是被占用,只是模型训练的时候,是在第1块GPU上进行。
所以,我们使用下面的第2、3种方法。
2.在python代码中通过CUDA_VISIBLE_DEVICES来指定:
同样使用第”1“块GPU来训练模型,我们可以在python代码开头加入下面两行:
import os os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES']='1'
实验效果如下:
在python脚本代码里的最开头加上:
在终端运行脚本:
我们可以看到,使用这种方法,在训练模型时,只使用了第”1“块GPU,并且其它几块GPU没有被占用。
这种就相当于在我们运行程序的时候,将除第”1“块以外的其他GPU全部屏蔽了,只有第”1“块GPU对当前运行的程序是可见的。
同样,如果要指定第”1,2“块GPU来训练,则上面的代码可以改成:
import os os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES']='2,3'
类似的如果还有更多的GPU要指定,都可以仿照上面的代码进行添加,——显卡数字中间用英文逗号隔开即可。
3.在终端执行.py文件时通过CUDA_VISIBLE_DEVICES来指定(与2类似):
第三种方法和第二种基本一样,不过是在终端运行python程序的前面指定,比如:
CUDA_VISIBLE_DEVICES=1 python train.py
不过其实道理、实现的功能就和上面2基本是一样的。
实验效果如下:
在终端运行脚本:
前面加上CUDA_VISIBLE_DEVICES=1
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pytorch关于多块gpu使用总结,报错AssertionError: Invalid device id
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