PyTorch指定GPU的方法

短命女 2022-09-11 01:12 255阅读 0赞

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0.4522019.10.22 20:47:28字数 252阅读 38,32

1. 改变系统变量使得仅目标显卡可见

1.  `export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0` \#这里是要使用的GPU编号，正常的话是从0开始
2.  在程序开头设置`os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = '0,1,2,3'`
3.  `CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3 python xxx.py`来设置该程序可见的gpu

2. 使用torch.cuda接口

在生成网络对象之前执行：`torch.cuda.set_device(0)`

3. 使用pytorch的并行GPU接口

`net = torch.nn.DataParallel(model, device_ids=[0])`

4. 初始化模型时

`net = Net.cuda(0)`

5. 在pycharm中调试时如何指定GPU

1.  直接在程序中设置`os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = '0,1,2,3'`
2.  打开Run/Debug Configurations，在Environment variables右边点击…处。
    
    ![6d80c45c46ddcbe42714c548c4cae6e6.png][]
    
    pycharm设置gpu
3.  点击下图中1处的’+’，会出现2处，增加CUDA\_VISIBLE\_DEVICES，再点击3处，填入0,1,2,3。（下图中第一行已经增加了，只不过为了说明，因而这样表示）
    
    ![8f5571df9fe67f9e93473ef7c78a7c43.png][]
    
    pycharm设置gpu
4.  在pycharm中正常运行程序即可。

[6d80c45c46ddcbe42714c548c4cae6e6.png]: /images/20220829/4866ab12161541d3a9d90f52d9d3f1ba.png
[8f5571df9fe67f9e93473ef7c78a7c43.png]: /images/20220829/8b11f08f9f314ab1bf3cb8d47e58bf33.png

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