pytorch 检查gpu / 张生荣

PyTorch 检查GPU版本是否安装成功的操作

anaconda命令行下检查: (base) PS C:\Users\chenxuqi> conda deactivate PS C:\Users\chenxuqi> conda acti ...

目录正文加速原理环境配置跑一个MNIST 跑一下VAE模型一个愿景正文 Pytorch的官方博客发了Apple M1 芯片 GPU加速的文章,这是我期待了很久的功能,因此很兴奋,立马进行测 ...

以下实验是我在百度公司实习的时候做的,记录下来留个小经验. 多GPU训练 cifar10_97.23 使用 run.sh 文件开始训练 cifar10_97.50 使用 run.4GPU.sh 开始训 ...

Pytorch多GPU运行设置可用GPU环境变量.例如,使用0号和1号GPU' os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = '0,1' 设置模型参数 ...

一. 指定一个gpu训练的两种方法: 1.代码中指定 import torch torch.cuda.set_device(id) 2.终端中指定 CUDA_VISIBLE_DEVICES=1 pyt ...

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 ...

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 ...

这几天在一机多卡的环境下,用pytorch训练模型,遇到很多问题.现总结一个实用的做实验方式: 多GPU下训练,创建模型代码通常如下: os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES ...

目录 Pytorch 使用GPU训练方法一 .cuda() 方法二 .to(device) 附:一些和GPU有关的基本操作汇总总结 Pytorch 使用GPU训练使用 GPU 训练只需要在原来的 ...

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 ...

pytorch指定GPU 在用pytorch写CNN的时候,发现一运行程序就卡住,然后cpu占用率100%,nvidia-smi 查看显卡发现并没有使用GPU.所以考虑将模型和输入数据及标签指定到gp ...

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 ...

看代码吧~ import torch print(torch.cuda.current_device()) print(torch.cuda.device_count()) print(torch.c ...

一.PyTorch 检查模型梯度是否可导当我们构建复杂网络模型或在模型中加入复杂操作时,可能会需要验证该模型或操作是否可导,即模型是否能够优化,在PyTorch框架下,我们可以使用torch.aut ...

在利用DL解决图像问题时,影响训练效率最大的有时候是GPU,有时候也可能是CPU和你的磁盘. 很多设计不当的任务,在训练神经网络的时候,大部分时间都是在从磁盘中读取数据,而不是做 Backpropag ...

目录正文 1.初始化张量 1.1 直接从列表数据初始化 1.2 用 NumPy 数组初始化 1.3 从另一个张量初始化 1.4 使用随机值或常量值初始化 2.张量的属性 3.张量运算 3.1 标准的 ...

以下面这个例子作为教程,实现功能是element-wise add: (pytorch中想调用cuda模块,还是用另外使用C编写接口脚本) 第一步:cuda编程的源文件和头文件 // mathutil ...

在使用交叉熵损失函数的时候,target的形状应该是和label的形状一致或者是只有batchsize这一个维度的. 如果target是这样的[batchszie,1]就会出现上述的错误. 改一下试试 ...

虚拟环境的创建命令行窗口中使用 conda create -n 环境名 python=所需python版本即可创建虚拟环境 pytorch的gpu版本安装首先确定自己电脑的gpu版本打开显卡控 ...