pytorch 多线程 CPU / 张生荣

Pytorch GPU内存占用很高,但是利用率很低如何解决

没gpu没cuda支持的时候加载模型到cpu上计算将 model = torch.load(path, map_location=lambda storage, loc: storage.cuda( ...

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 ...

由于我已经安装了anaconda,所以不在赘述,下载可以上清华镜像版下载 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/ 我下的版本为An ...

简介情景:1000万表数据导入内存数据库,按分页大小10000查询,多线程,15条线程跑. 使用了ExecutorService executor = Executors.newFixedThrea ...

神经网络一般用GPU来跑,我们的神经网络框架一般也都安装的GPU版本,本文就简单记录一下GPU使用的编写. GPU的设置不在model,而是在Train的初始化上. 第一步是查看是否可以使用GPU s ...

问题介绍在安装torch之后,命令行(Anaconda Powershell Prompt)运行这三行代码: python # python import torch torch.cuda.is_a ...

目录获取cpu每秒的使用率要求在cpu.txt文件中 python充分利用cpu 多线程无法增加cpu使用率的原因如何充分使用多核跑程序 1. multiprocessing 2. C 语言扩 ...

目录要将深度学习更快且更便捷地应用于新的问题中,选择一款深度学习工具是必不可少的步骤. TensorFlow是谷歌于2015年11月9日正式开源的计算框架.TensorFlow计算框架可以很好地支持 ...

最近将Pytorch程序迁移到GPU上去的一些工作和思考环境:Ubuntu 16.04.3 Python版本:3.5.2 Pytorch版本:0.4.0 0. 序言大家知道,在深度学习中使用GPU ...

PyTorch 随机数生成占用 CPU 过高的问题今天在使用 pytorch 的过程中,发现 CPU 占用率过高.经过检查,发现是因为先在 CPU 中生成了随机数,然后再调用.to(device)传 ...

问题描述有时在加载已训练好的模型时,会出现 out of memory 的错误提示,但仔细检测使用的GPU卡并没有再用且内存也没有超出. 经查阅发现原来是训练模型时使用的GPU卡和加载时使用的GPU ...

cuda上tensor的定义 a = torch.ones(1000,1000,3).cuda() 某一gpu上定义 cuda1 = torch.device('cuda:1') b = torch. ...

目录引言引言我们经常听到"因为GIL的存在,python的多线程不能利用多核CPU",现在我们暂且不提GIL,python能不能利用多核cpu,今天我做了一个实验,代码很简单 ...

目录 .numpy() .item() .cpu() .detach()和.data(重点) 补充:关于.data和.cpu().data的各种操作总结 .numpy() Tensor.numpy( ...

目录正文一. torch.arange() 和 torch.range() 的用法二. torch.arange 支持的数据类型格式正文 CPU(Central Processing Unit ...

由于在模型训练的过程中存在大量的随机操作,使得对于同一份代码,重复运行后得到的结果不一致.因此,为了得到可重复的实验结果,我们需要对随机数生成器设置一个固定的种子. 许多博客都有介绍如何解决这个问题, ...

由于在模型训练的过程中存在大量的随机操作,使得对于同一份代码,重复运行后得到的结果不一致. 因此,为了得到可重复的实验结果,我们需要对随机数生成器设置一个固定的种子. CUDNN cudnn中对卷积操 ...