device = torch.device('cuda:1' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')修改成使用第二块gpu

时间: 2023-08-13 13:05:31 浏览: 255

Pytorch 使用不同版本的cuda的方法步骤

由于课题的原因，笔者主要通过 Pytorch 框架进行深度学习相关的学习和实验。在运行和学习网络上的 Pytorch 应用代码的过程中，不少项目会标注作者在运行和实验时所使用的 Pytorch 和 cuda 版本信息。由于 Pytorch 和 cuda 版本的更新较快，可能出现程序的编译和运行需要之前版本的 Pytorch 和 cuda 进行运行环境支持的情况。比如笔者遇到的某个项目中编写了 CUDAExtension 拓展，而其中使用的 cuda 接口函数在新版本的 cuda 中做了修改，使得直接使用系统上已有的新版本 cuda 时会无法编译使用。　　为了满足应用程序和框架本身对不同版本的在深度学习领域，PyTorch 是一个非常流行的框架，它依赖于 NVIDIA 的 CUDA 技术来加速计算。CUDA 是一种让程序员能够利用 NVIDIA GPU 进行高性能计算的平台。随着 PyTorch 和 CUDA 的更新，有时我们需要在不同版本之间切换以适应特定的项目需求。下面我们将详细介绍在 Ubuntu 系统下，如何在 PyTorch 中使用不同版本的 CUDA。了解 CUDA 与 cudatoolkit 的区别很重要。CUDA Toolkit 是 NVIDIA 提供的完整开发包，包括驱动、编译器、调试工具等，用于开发和调试 CUDA 程序。而 cudatoolkit 是 Anaconda 在安装 PyTorch 时会自动安装的一个轻量级包，它主要包含运行时所需的动态链接库。对于仅需运行 PyTorch 的场景，cudatoolkit 就足够了。如果需要编译 CUDA 扩展或进行其他开发工作，就需要安装完整的 CUDA Toolkit。当需要在 PyTorch 中使用特定版本的 CUDA 时，以下是一些关键步骤： 1. **安装不同版本的 CUDA**： - 通过 NVIDIA 官方网站下载并安装所需版本的 CUDA Toolkit。注意，安装的 CUDA 版本应与你的 GPU 兼容。 - 通常，CUDA 安装会将自己添加到 PATH 环境变量中，但为了控制版本，可能需要手动管理路径。 2. **配置环境变量**： - 为确保 PyTorch 使用指定的 CUDA 版本，需要修改环境变量，如 `CUDA_HOME`，使其指向所需的 CUDA Toolkit 安装目录。这可以通过修改 `.bashrc` 或 `.bash_profile` 文件来完成。 3. **安装特定版本的 PyTorch**： - PyTorch 可以通过 pip 或 conda 安装，且有指定 CUDA 版本的选项。例如，要安装与 CUDA 10.1 兼容的 PyTorch，可以使用命令： ``` pip install torch torchvision -f https://download.pytorch.org/whl/cu101/torch_stable.html ``` - 或者，使用 conda 命令： ``` conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.1 -c pytorch ``` 4. **编译 CUDA 扩展**： - 如果你需要编译自定义的 CUDA 扩展，确保在编译时指定正确的 CUDA 版本。这通常通过在 `setup.py` 文件中设置 `extra_compile_args` 和 `extra_link_args` 来实现，比如： ```python from setuptools import setup from torch.utils.cpp_extension import BuildExtension, CUDAExtension setup( name='my_cuda_extension', ext_modules=[ CUDAExtension('my_cuda_extension', ['src/my_cuda_extension.cpp', 'src/my_cuda_kernel.cu'], extra_compile_args={'cxx': ['-std=c++11'], 'nvcc': ['-arch=sm_61']}) ], cmdclass={ 'build_ext': BuildExtension } ) ``` 上述示例中的 `'arch=sm_61'` 对应于特定的 GPU 架构，需要根据你的硬件调整。 5. **验证 CUDA 版本**： - 安装完成后，可以通过 PyTorch API 来检查当前使用的 CUDA 版本： ```python import torch print(torch.version.cuda) ``` 6. **管理多个 CUDA 版本**： - 若要在系统上同时拥有多个 CUDA 版本，可以使用虚拟环境（如 Anaconda environments 或 Docker 容器）来隔离不同的环境。通过以上步骤，你可以有效地管理和使用 PyTorch 中的不同 CUDA 版本。请注意，安装和配置过程中可能需要重启终端或系统以使更改生效。在进行这些操作时，一定要仔细检查兼容性，并确保遵循最佳实践，以避免潜在的冲突和错误。

如果你想使用第二块GPU，可以将代码改为： ``` device = torch.device('cuda:2' if torch.cuda.is_available() else 'cpu') ``` 这里的 `cuda:2` 表示使用第二块GPU，因为GPU编号是从0开始的，所以如果你的第一块GPU已经被占用，那么第二块GPU的编号应该是1，所以需要使用 `cuda:1`。

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device = torch.device('cuda:1' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')修改成使用第二块gpu

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解释代码device = torch.device('cuda:0' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')

cudnn.benchmark = True device = torch.device('cuda:0' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')

device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")#调用gpu

device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu")调用之后用的不是gpu

def main(): device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu")

device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu")

device=torch.device("cuda:0"if torch.cuda.is_available()else"cpu")#使用GPU进行计算 model.to(device) print('device',device)

device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else"cpu") model.to(device)修改代码正确使用GPU

device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu")调用之后gpu占用率很低

详细解释以下代码device = torch.device("cuda:"+str(gpu_id) if torch.cuda.is_available() else "cpu")

# 模型参数设定 batch_size = args.batch_size seed_everything(seed=args.seed) device = torch.device(f"cuda:{args.cuda}" if torch.cuda.is_available() else "cpu")

device = torch.device('cuda:0') if torch.cuda.is_available() else torch.cuda('cpu')这句代码有问题吗

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