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  • 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: 本机必须是上述声明的显卡,否则在使用会出错 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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  • 在用tensorflow深度学习模型训练,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:

    1. import os
    2. 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:

    1. import os
    2. 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 实验室4块gpu 想使用标号2,3块报错: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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  • 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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空空如也

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有多块gpu时