pytorch怎样提高GPU利用率 / 张生荣

Pytorch GPU内存占用很高,但是利用率很低如何解决

注:本文针对单个服务器上多块GPU的使用,不是多服务器多GPU的使用. 在一些实验中,由于Batch_size的限制或者希望提高训练速度等原因,我们需要使用多块GPU.本文针对Pytorch中多块GP ...

使用场景我有两个GPU卡.我希望我两个GPU能并行运行两个网络模型. 代码错误代码1: #对于0号GPU os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES']='0,1' devi ...

本文适合多GPU的机器,并且每个用户需要单独使用GPU训练. 虽然pytorch提供了指定gpu的几种方式,但是使用不当的话会遇到out of memory的问题,主要是因为pytorch会在第0块g ...

如下所示: device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu")#第一 ...

前言深度学习涉及很多向量或多矩阵运算,如矩阵相乘.矩阵相加.矩阵-向量乘法等.深层模型的算法,如BP,Auto-Encoder,CNN等,都可以写成矩阵运算的形式,无须写成循环运算.然而,在单核CP ...

目录方法一:torch.nn.DataParallel 1. 原理 2. 常用的配套代码如下 3. 优缺点方法二:torch.distributed 1. 代码说明方法一:torch.nn.Da ...

加上这句代码: print torch.cuda.is_available() 判断完毕!说说在pytorch中如何查看gpu信息吧~ 为什么将数据转移至GPU的方法叫做.cuda而不是.gpu,就像 ...

问题用过 tensorflow 的人都知道, tf 可以限制程序在 GPU 中的使用效率,但 pytorch 中没有这个操作. 思路于是我想到了一个代替方法,玩过单片机点灯的同学都知道,灯的亮度是 ...

背景在公司用多卡训练模型,得到权值文件后保存,然后回到实验室,没有多卡的环境,用单卡训练,加载模型时出错,因为单卡机器上,没有使用DataParallel来加载模型,所以会出现加载错误. 原因 Da ...

pytorch在Horovod上训练步骤分为以下几步: import torch import horovod.torch as hvd # Initialize Horovod 初始化horovod ...

目录 1.判断电脑是否具有GPU 2. 安装Anaconda 3. 创建虚拟环境 3.1 利用conda命令创建虚拟环境 4. GPU和CUDA准备工作 5. 安装Pytorch 6. 验证Pytor ...

今天训练faster R-CNN时,发现之前跑的很好的程序(是指在运行程序过程中,显卡利用率能够一直维持在70%以上),今天看的时候,显卡利用率很低,所以在想是不是我的训练数据torch.Tensor ...

如下所示: #coding=gbk ''' GPU上面的环境变化太复杂,这里我直接给出在笔记本CPU上面的运行时间结果由于方式3需要将tensor转换到GPU上面,这一过程很消耗时间,大概需要十秒, ...

目录一.深度学习为什么要搭建GPU运算环境? 什么是CUDA? 什么是Cudnn? 二.搭建GPU运算环境 CUDA的下载 Cudnn的下载三.Ananconda3的安装什么是Anaconda? ...

PyTorch基础入门一:PyTorch基本数据类型 1)Tensor(张量) Pytorch里面处理的最基本的操作对象就是Tensor(张量),它表示的其实就是一个多维矩阵,并有矩阵相关的运算操作. ...

由于课题的原因,笔者主要通过 Pytorch 框架进行深度学习相关的学习和实验.在运行和学习网络上的 Pytorch 应用代码的过程中,不少项目会标注作者在运行和实验时所使用的 Pytorch 和 c ...