怎么只用gpu运行pytorch

### 配置 PyTorch 以仅使用 GPU 进行运算

为了使 PyTorch 应用程序能够专门利用 GPU 资源执行计算操作，可以采取如下措施：

设置 CUDA 可见设备环境变量来限定可用的 GPU 设备。这可以通过 Python 的 `os` 模块完成，在导入其他依赖之前定义可见的 GPU。

import os
os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = "0"

确认是否有可用的 CUDA 设备，并将模型和数据迁移到选定的 GPU 上运行。通过调用 `.cuda()` 方法可实现此目的；对于更现代的做法，则推荐使用 `.to(device)` 函数指定目标设备[^1]。

import torch

if torch.cuda.is_available():
    device = torch.device('cuda')
else:
    raise Exception("No available GPU")

model.to(device)

# 假设 data 是输入张量
data = data.to(device)

确保所有的后续操作都在相同的设备上进行处理，比如损失函数计算以及优化器更新等过程也应当在 GPU 中完成。此外，当创建新的张量时，记得传递相应的设备参数给构造函数或者采用上述提到的方式转换到特定设备之上。

相关问题

怎么修改环境变量让gpu跑模型

在许多深度学习框架如TensorFlow、PyTorch或Keras中，让GPU运行模型通常需要设置合适的环境变量以指示系统应该利用GPU资源。以下是Windows、Linux和Mac OS上的一些基本步骤：

**Windows:**
1. 打开命令提示符（CMD）并输入 `set` 查看当前环境变量。
2. 确认是否有 `CUDA_PATH`, `CUDA_HOME`, 和 `PATH` 这些变量，如果没有，需要添加。例如，添加CUDA路径到PATH变量（如有必要）：

   setx CUDA_PATH "C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.x"

其中 `v11.x` 为你安装的CUDA版本。
3. 可能还需要设置 `CUDA_DEVICE_ORDER` 和 `CUDA_VISIBLE_DEVICES` 来指定使用的GPU。

**Linux/Mac OS (bash):**
1. 打开终端。
2. 使用 `echo $LD_LIBRARY_PATH` 查看当前路径，然后添加CUDA库路径（如有必要），例如：

   export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda/lib64

3. 设置环境变量`export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0`，这里的数字表示你想要使用的GPU编号，从0开始。
4. 另外，可能需要编辑 `.bashrc` 或者`.bash_profile` 文件，将上述设置添加到文件中以便每次打开新终端时自动生效。

**Python集成:**
如果你正在使用如TensorFlow或PyTorch的Python库，可以在Python脚本里设置：

import tensorflow as tf
gpus = tf.config.experimental.list_physical_devices('GPU')
tf.config.experimental.set_memory_growth(gpus[0], True) # 如果只用单GPU

# 或者 PyTorch:
import torch
torch.cuda.set_device(0)

StableDiffusion 怎么只用cpu

StableDiffusion 是一个基于深度学习的语言模型，通常用于生成各种文本内容，比如文章、代码、描述等。如果您想仅在 CPU 上运行 StableDiffusion，这可能涉及到一些性能优化和限制：

1. **模型选择**: 选择不依赖 GPU 的轻量级版本或较小的模型配置。有些模型会提供不同大小或复杂度的版本，适合不同硬件。

2. **CPU 训练/推理**: 如果模型支持，使用专为 CPU 设计的训练和推理库，而不是默认依赖 GPU 的库，如 PyTorch 或 TensorFlow 可能提供了 CPU 版本的 API。

3. **批处理大小**: 由于 CPU 的计算能力有限，您可能需要减小每次输入的样本数（批处理大小），以适应 CPU 的内存和计算资源。

4. **优化代码**: 对于 CPU 计算密集型任务，使用多线程或多进程并行化可以提高效率，但这可能需要对代码进行特定的优化。

5. **硬件加速**: 一些现代 CPU 具备了如 AVX、SSE 等向量化指令集，利用这些可以提升计算性能。

6. **硬件限制检查**: 在开始之前，确认您的 CPU 是否具备足够的计算核心和缓存，这对于大规模模型的运行至关重要。

然而，需要注意的是，由于 StableDiffusion 的计算复杂性，仅仅使用 CPU 来运行其完整的功能可能会非常慢，可能不适合实时交互或大规模生成任务。对于更高效的应用，GPU 或专门的 AI 硬件（如 TPU）通常是更好的选择。