PyTorch指定GPU进行训练

简介: PyTorch指定GPU进行训练

1 直接在终端中设定:

CUDA_VISIBLE_DEVICES=1 python main.py

2 python 代码中设定:

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

学习更多编程知识,请关注我的公众号:

代码的路

相关实践学习
部署Stable Diffusion玩转AI绘画(GPU云服务器)
本实验通过在ECS上从零开始部署Stable Diffusion来进行AI绘画创作,开启AIGC盲盒。
相关文章
|
1月前
|
并行计算 Shell TensorFlow
Tensorflow-GPU训练MTCNN出现错误-Could not create cudnn handle: CUDNN_STATUS_NOT_INITIALIZED
在使用TensorFlow-GPU训练MTCNN时,如果遇到“Could not create cudnn handle: CUDNN_STATUS_NOT_INITIALIZED”错误,通常是由于TensorFlow、CUDA和cuDNN版本不兼容或显存分配问题导致的,可以通过安装匹配的版本或在代码中设置动态显存分配来解决。
48 1
Tensorflow-GPU训练MTCNN出现错误-Could not create cudnn handle: CUDNN_STATUS_NOT_INITIALIZED
|
27天前
|
人工智能 语音技术 UED
仅用4块GPU、不到3天训练出开源版GPT-4o,这是国内团队最新研究
【10月更文挑战第19天】中国科学院计算技术研究所提出了一种名为LLaMA-Omni的新型模型架构,实现与大型语言模型(LLMs)的低延迟、高质量语音交互。该模型集成了预训练的语音编码器、语音适配器、LLM和流式语音解码器,能够在不进行语音转录的情况下直接生成文本和语音响应,显著提升了用户体验。实验结果显示,LLaMA-Omni的响应延迟低至226ms,具有创新性和实用性。
48 1
|
2月前
|
并行计算 PyTorch 算法框架/工具
基于CUDA12.1+CUDNN8.9+PYTORCH2.3.1,实现自定义数据集训练
文章介绍了如何在CUDA 12.1、CUDNN 8.9和PyTorch 2.3.1环境下实现自定义数据集的训练,包括环境配置、预览结果和核心步骤,以及遇到问题的解决方法和参考链接。
131 4
基于CUDA12.1+CUDNN8.9+PYTORCH2.3.1,实现自定义数据集训练
|
3月前
|
机器学习/深度学习 并行计算 PyTorch
GPU 加速与 PyTorch:最大化硬件性能提升训练速度
【8月更文第29天】GPU(图形处理单元)因其并行计算能力而成为深度学习领域的重要组成部分。本文将介绍如何利用PyTorch来高效地利用GPU进行深度学习模型的训练,从而最大化训练速度。我们将讨论如何配置环境、选择合适的硬件、编写高效的代码以及利用高级特性来提高性能。
680 1
|
3月前
|
机器学习/深度学习 并行计算 PyTorch
PyTorch与DistributedDataParallel:分布式训练入门指南
【8月更文第27天】随着深度学习模型变得越来越复杂,单一GPU已经无法满足训练大规模模型的需求。分布式训练成为了加速模型训练的关键技术之一。PyTorch 提供了多种工具来支持分布式训练,其中 DistributedDataParallel (DDP) 是一个非常受欢迎且易用的选择。本文将详细介绍如何使用 PyTorch 的 DDP 模块来进行分布式训练,并通过一个简单的示例来演示其使用方法。
337 2
|
3月前
|
机器学习/深度学习 PyTorch 测试技术
深度学习入门:使用 PyTorch 构建和训练你的第一个神经网络
【8月更文第29天】深度学习是机器学习的一个分支,它利用多层非线性处理单元(即神经网络)来解决复杂的模式识别问题。PyTorch 是一个强大的深度学习框架,它提供了灵活的 API 和动态计算图,非常适合初学者和研究者使用。
53 0
|
3月前
|
并行计算 PyTorch 算法框架/工具
【Pytorch】查看GPU是否可用
本文提供了使用PyTorch检查GPU是否可用的方法,包括查看PyTorch版本、编译时使用的CUDA版本以及当前CUDA是否可用于PyTorch。
360 2
|
3月前
|
并行计算 算法 调度
自研分布式训练框架EPL问题之提高GPU利用率如何解决
自研分布式训练框架EPL问题之提高GPU利用率如何解决
|
20天前
|
弹性计算 人工智能 Serverless
阿里云ACK One:注册集群云上节点池(CPU/GPU)自动弹性伸缩,助力企业业务高效扩展
在当今数字化时代,企业业务的快速增长对IT基础设施提出了更高要求。然而,传统IDC数据中心却在业务存在扩容慢、缩容难等问题。为此,阿里云推出ACK One注册集群架构,通过云上节点池(CPU/GPU)自动弹性伸缩等特性,为企业带来全新突破。
|
3月前
|
机器学习/深度学习 编解码 人工智能
阿里云gpu云服务器租用价格:最新收费标准与活动价格及热门实例解析
随着人工智能、大数据和深度学习等领域的快速发展,GPU服务器的需求日益增长。阿里云的GPU服务器凭借强大的计算能力和灵活的资源配置,成为众多用户的首选。很多用户比较关心gpu云服务器的收费标准与活动价格情况,目前计算型gn6v实例云服务器一周价格为2138.27元/1周起,月付价格为3830.00元/1个月起;计算型gn7i实例云服务器一周价格为1793.30元/1周起,月付价格为3213.99元/1个月起;计算型 gn6i实例云服务器一周价格为942.11元/1周起,月付价格为1694.00元/1个月起。本文为大家整理汇总了gpu云服务器的最新收费标准与活动价格情况,以供参考。
阿里云gpu云服务器租用价格:最新收费标准与活动价格及热门实例解析

热门文章

最新文章

下一篇
无影云桌面