conda 里面怎么用命令设置pytorch 同时指定两张显卡训练

在Conda环境中，如果你想要利用两张GPU来训练PyTorch模型，首先需要安装支持多GPU的版本，并确保它们已经被识别。以下是一个步骤指南：

1. **激活conda环境**:
打开终端或命令提示符，激活你的Conda环境，例如`conda activate myenv`，其中`myenv`是你的环境名称。

2. **更新pip和CUDA**:
确保你的Python和CUDA都是最新版的，因为PyTorch依赖于它们。运行以下命令：

   conda update pip
   conda install pytorch torchvision cudatoolkit=11.0 -c pytorch

将`11.0`替换为你实际使用的CUDA版本。

3. **安装多进程工具**:
PyTorch通常通过`multiprocessing`库支持多GPU训练，所以安装它：

   conda install python_multiprocessing

4. **设置CUDA设备**:
你需要明确指定哪两张GPU将用于训练。在Python脚本中，可以这样做：

   import torch
   os.environ["CUDA_DEVICE_ORDER"] = "PCI_BUS_ID"
   os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0,1"  # 指定显卡ID，这里假设是0和1
   device = torch.device("cuda:0") if torch.cuda.is_available() else torch.device("cpu")

5. **检查和调整设备**:
使用`torch.cuda.set_device()`函数确保每个进程都在正确的GPU上运行：

   import torch.multiprocessing as mp
   def worker(rank):
       torch.cuda.set_device(rank)
       ...  # 进行你的训练代码

6. **并行训练**:
使用`torch.nn.DataParallel`或者`torch.distributed`模块进行数据并行或多进程训练。这取决于你的模型架构和个人偏好。

记得替换上述代码中的设备ID和具体的代码段。完成上述步骤后，你的PyTorch模型就应该能在指定的两张GPU上进行训练了。如果遇到问题，可能需要检查硬件连接、驱动程序以及CUDA设置是否正确。