pytorch设置gpu进行训练

- 日理万妓 2022-10-01 06:42 163阅读 0赞

接上一篇[安装gpu版本pytorch][gpu_pytorch]后，这篇描述设置gpu进行训练

（1）模型设置

cuda_gpu = torch.cuda.is_available()
    if(cuda_gpu):
        net = torch.nn.DataParallel(net).cuda()

（2）输入数据设置

.cuda()将tensor专程cuda

inputs, labels = Variable(inputs.cuda()), Variable(labels.cuda())

（3）输出设置

.cpu将cuda转成tensor

outputs = net(Variable(images.cuda()))
    _, predicted = torch.max(outputs.data, 1)
    countall = countall + len(labels.cuda())
    for j in range(len(labels)):
        if(classes[labels.cuda()[j]] == classes[predicted.cuda()[j]]):
            countok = countok + 1
    print("countall:",countall,", countok:",countok,",Acc:",countok/countall)

最后，查看nvidia-smi中，gpu被调用。

未调用前，只有这个gpu pid

![20190611164830858.png][]

调用后：

![20190611164912611.png][]

参考：

[https://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/6836568.html][https_www.cnblogs.com_darkknightzh_p_6836568.html]

[https://blog.csdn.net/qq\_21578849/article/details/85240797][https_blog.csdn.net_qq_21578849_article_details_85240797]

[gpu_pytorch]: https://blog.csdn.net/weixin_41770169/article/details/91437100
[20190611164830858.png]: /images/20220119/3b763f4dd6b142f9aa1f03fc088978d5.png
[20190611164912611.png]: /images/20220119/cc9b7b5177c74ad1929ace5d1aa7d666.png
[https_www.cnblogs.com_darkknightzh_p_6836568.html]: https://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/6836568.html
[https_blog.csdn.net_qq_21578849_article_details_85240797]: https://blog.csdn.net/qq_21578849/article/details/85240797

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