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。

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