下载了GPU的pytorch 但是训练的时候指定cpu训练

可以通过以下几种方法指定使用 CPU 进行训练：

1. 在模型初始化时指定 device 参数为 "cpu"，例如：

   import torch

   device = torch.device("cpu")
   model = MyModel().to(device)

2. 在每次迭代时将数据和模型移动到 CPU 上，例如：

   import torch

   device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
   model = MyModel().to(device)

   for inputs, labels in dataloader:
       inputs, labels = inputs.to(device), labels.to(device)
       # 计算损失和更新模型

3. 在训练时通过设置环境变量 `CUDA_VISIBLE_DEVICES` 来禁用 GPU，例如：

   export CUDA_VISIBLE_DEVICES=""
   python train.py

相关问题

pytorch指定用多张显卡训练_pytorch多gpu并行训练

PyTorch支持使用多张显卡进行并行训练，可以使用`torch.nn.DataParallel`或`torch.nn.parallel.DistributedDataParallel`来实现。以下是使用`torch.nn.DataParallel`的示例代码：

import torch
import torch.nn as nn
from torch.utils.data import DataLoader

# 定义模型
class MyModel(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(MyModel, self).__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(10, 5)
        self.fc2 = nn.Linear(5, 1)
    
    def forward(self, x):
        x = self.fc1(x)
        x = torch.relu(x)
        x = self.fc2(x)
        return x

# 定义数据集
class MyDataset(torch.utils.data.Dataset):
    def __init__(self):
        self.data = torch.randn(100, 10)
        self.targets = torch.randn(100, 1)
    
    def __getitem__(self, index):
        return self.data[index], self.targets[index]
    
    def __len__(self):
        return len(self.data)

# 定义训练函数
def train(model, dataloader, optimizer, criterion):
    model.train()
    for i, (inputs, targets) in enumerate(dataloader):
        optimizer.zero_grad()
        outputs = model(inputs)
        loss = criterion(outputs, targets)
        loss.backward()
        optimizer.step()

# 创建模型、数据集、数据加载器、优化器、损失函数
model = MyModel()
dataset = MyDataset()
dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=8, shuffle=True)
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)
criterion = nn.MSELoss()

# 使用DataParallel进行多GPU并行训练
model = nn.DataParallel(model)
device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
model.to(device)

for epoch in range(10):
    train(model, dataloader, optimizer, criterion)

在上面的代码中，我们首先定义了一个模型`MyModel`和一个数据集`MyDataset`。然后，我们使用`DataLoader`将数据集加载到内存中。接下来，我们创建了一个优化器和一个损失函数。最后，我们将模型移到GPU上，并使用`DataParallel`对其进行并行处理。在训练循环中，我们调用`train`函数来训练模型。`train`函数的参数分别是模型、数据加载器、优化器和损失函数。由于我们在模型上调用了`DataParallel`，因此在训练循环中，我们不需要手动处理多个GPU的并行计算。

pytorch指定用多张显卡训练_pytorch多gpu并行训练transformer

要在多个GPU上训练PyTorch模型，可以使用`nn.DataParallel`模块。下面是一个使用`nn.DataParallel`模块进行多GPU并行训练的示例：

import torch
import torch.nn as nn
from torch.utils.data import DataLoader

# 定义模型
class TransformerModel(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(TransformerModel, self).__init__()
        # ...
    
    def forward(self, x):
        # ...
        return output

# 初始化模型和数据加载器
model = TransformerModel()
train_data = DataLoader(...)
val_data = DataLoader(...)

# 指定设备
device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
if torch.cuda.device_count() > 1:
    print("Using", torch.cuda.device_count(), "GPUs!")
    model = nn.DataParallel(model)

# 将模型和数据加载器移动到设备上
model.to(device)
train_data.to(device)
val_data.to(device)

# 定义优化器和损失函数
optimizer = torch.optim.Adam(...)
criterion = nn.CrossEntropyLoss()

# 训练模型
for epoch in range(num_epochs):
    for i, (inputs, labels) in enumerate(train_data):
        # 将输入和标签移动到设备上
        inputs = inputs.to(device)
        labels = labels.to(device)
        
        # 前向传播
        outputs = model(inputs)
        loss = criterion(outputs, labels)
        
        # 反向传播和优化
        optimizer.zero_grad()
        loss.backward()
        optimizer.step()
        
    # 在验证集上测试模型
    with torch.no_grad():
        total_loss = 0
        for inputs, labels in val_data:
            inputs = inputs.to(device)
            labels = labels.to(device)
            outputs = model(inputs)
            loss = criterion(outputs, labels)
            total_loss += loss.item()
        avg_loss = total_loss / len(val_data)
        print("Epoch", epoch, "Validation Loss:", avg_loss)

在上面的代码中，如果检测到有多个GPU可用，就使用`nn.DataParallel`对模型进行并行化。`nn.DataParallel`将自动将数据分配到可用的GPU上，并将梯度聚合在一起。

请注意，如果使用`nn.DataParallel`，则需要将模型和数据加载器移动到设备上，而不是将它们传递给`nn.DataParallel`。