pytorch指定用多张显卡训练_pytorch多gpu并行训练
时间: 2023-07-03 17:32:28 浏览: 184
你可以使用PyTorch的`torch.nn.DataParallel`模块来实现多GPU并行训练。具体实现步骤如下:
1. 使用`torch.cuda.device_count()`函数检测当前机器上可用的GPU数量,并将模型放到所有可用的GPU上。
2. 使用`torch.nn.DataParallel`将模型封装起来,使其能够在多个GPU上并行运行。
下面是一个简单的示例代码:
```python
import torch
import torch.nn as nn
from torch.utils.data import DataLoader
# 定义模型和数据加载器
model = MyModel().cuda()
data_loader = DataLoader(dataset)
# 检测可用的GPU数量,并将模型放到所有可用的GPU上
if torch.cuda.device_count() > 1:
print("Let's use", torch.cuda.device_count(), "GPUs!")
model = nn.DataParallel(model)
# 定义优化器和损失函数
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
# 开始训练
for epoch in range(num_epochs):
for batch in data_loader:
inputs, labels = batch
inputs = inputs.cuda()
labels = labels.cuda()
optimizer.zero_grad()
outputs = model(inputs)
loss = criterion(outputs, labels)
loss.backward()
optimizer.step()
```
在这个示例代码中,如果机器上有多个GPU,`nn.DataParallel`会自动使用所有可用的GPU来并行运行模型。注意,在使用`nn.DataParallel`时,模型的输入和输出需要是`torch.Tensor`类型,不能是Python原生数据类型,否则会报错。