原文鏈接《pytorch指定多塊GPU運行代碼》, 一起來圍觀吧 https://blog.csdn.net/OneQuestionADay/article/details/111691486?utm_source=app

查看GPU狀態和信息
nvidia-smi
1
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定時刷新狀態，-n（秒），每秒刷新一次

watch -n 1 nvidia-smi
1
指定可見GPU
終端跑程序指定GPU

CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python XXX.py
1
或者在python文件中加入

import os
os.environ[“CUDA_VISIBLE_DEVICES”] = “0”
1
2
多塊GPU可選

os.environ[“CUDA_VISIBLE_DEVICES”] = “0,1,2,3”
1
pytorch使用單GPU
model = model.cuda()
1
pytorch使用多GPU
model = torch.nn.DataParallel(model, device_ids=[0,1,2,3]).cuda()
1
使用了gpu0,1,2,3 共4塊同時跑

總結

以上是生活随笔為你收集整理的python 深度学习模型训练 多GPU下如何调用的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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