指定模型在GPU上计算后怎么查看是不是在用GPU

当您指定模型在GPU上计算后，可以使用nvidia-smi命令来查看GPU的使用情况。该命令可以显示当前GPU的使用情况，包括GPU的使用率、内存使用情况等信息。

具体而言，可以在训练模型的同时在终端运行以下命令：

watch -n 1 nvidia-smi

该命令可以每秒钟刷新一次GPU的使用情况，让您实时监控GPU的使用情况。

如果您在运行模型时正确地将模型和数据移动到GPU上，并且模型的计算量足够大，您应该能够看到GPU使用率的上升，以及GPU内存的占用情况。如果GPU使用率不高，可能是因为模型的计算量不足或者数据集太小，无法充分利用GPU的计算能力。

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transformer模型在多个GPU上训练

要在多个GPU上训练Transformer模型，可以使用PyTorch的`nn.parallel.DistributedDataParallel`模块。这个模块可以在多个GPU和多个计算节点之间并行地训练模型。以下是一个使用`nn.parallel.DistributedDataParallel`模块进行多GPU训练的示例：

首先，需要将代码包裹在一个`torch.multiprocessing.spawn`函数中，该函数将启动多个进程。在这个函数中，需要指定每个进程运行的函数，以及要传递给这个函数的参数。

import torch
import torch.nn as nn
import torch.distributed as dist
import torch.multiprocessing as mp
from torch.nn.parallel import DistributedDataParallel as DDP
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

# 定义训练函数
def train(rank, world_size):
    # 初始化进程组
    dist.init_process_group("gloo", rank=rank, world_size=world_size)
    
    # 初始化模型和数据加载器
    model = TransformerModel()
    train_data = DataLoader(...)
    val_data = DataLoader(...)
    
    # 将模型和数据加载器移动到设备上
    device = torch.device("cuda", rank)
    model.to(device)
    train_data = train_data.to(device)
    val_data = val_data.to(device)
    
    # 对模型进行分布式并行
    model = DDP(model, device_ids=[rank])
    
    # 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):
            # 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("Rank", rank, "Epoch", epoch, "Validation Loss:", avg_loss)
    
    # 清理进程组
    dist.destroy_process_group()
    
# 启动多个进程进行训练
if __name__ == "__main__":
    num_processes = 2
    world_size = num_processes
    mp.spawn(train, args=(world_size,), nprocs=num_processes, join=True)

在上面的代码中，先使用`dist.init_process_group`函数初始化进程组，然后指定模型和数据加载器在哪个设备上运行，并使用`DDP`对模型进行分布式并行。在训练过程中，每个进程都会收到自己的数据，并在自己的设备上进行训练和反向传播。最后，在每个进程中测试模型并输出验证集上的损失。

需要注意的是，`nn.parallel.DistributedDataParallel`模块需要使用分布式后端（如`gloo`）进行通信。在实际使用时，还需要注意使用相同的分布式后端和相同的端口号。

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