pytorch同时使用多张显卡
时间: 2023-06-29 16:04:18 浏览: 92
PyTorch支持使用多个GPU进行并行计算,可以大大加速模型训练和推断的速度。以下是一些在PyTorch中使用多个GPU的常见方法:
1. 使用nn.DataParallel包装模型:将模型封装在nn.DataParallel中,可以自动将模型的输入数据划分到多个GPU上进行并行计算。例如:
```python
import torch.nn as nn
model = nn.DataParallel(model)
```
2. 手动分配模型操作:对于一些需要手动分配的操作(例如,将数据加载到每个GPU上),可以使用torch.nn.parallel模块中的函数来实现。例如:
```python
import torch.nn.parallel
import torch.backends.cudnn as cudnn
# 将模型放置在多个GPU上
model = nn.DataParallel(model, device_ids=[0, 1, 2])
# 设置CUDA加速
cudnn.benchmark = True
# 加载数据到GPU
inputs, labels = inputs.cuda(), labels.cuda()
# 在多个GPU上进行并行计算
outputs = nn.parallel.data_parallel(model, inputs, device_ids=[0, 1, 2])
```
3. 使用DistributedDataParallel:DistributedDataParallel是PyTorch 1.0中引入的一种分布式训练方法,可以在多个机器和多个GPU之间进行并行计算。使用DistributedDataParallel需要设置一些环境变量和启动脚本。例如:
```python
import torch.distributed as dist
import torch.multiprocessing as mp
from torch.nn.parallel import DistributedDataParallel as DDP
# 设置环境变量
os.environ['MASTER_ADDR'] = 'localhost'
os.environ['MASTER_PORT'] = '12345'
os.environ['WORLD_SIZE'] = '2'
os.environ['RANK'] = '0'
# 启动多个进程
mp.spawn(train, nprocs=2, args=(args,))
# 在每个进程中初始化分布式环境
dist.init_process_group(backend='nccl', rank=args.rank, world_size=args.world_size)
# 将模型放置在多个GPU上
model = DDP(model)
```
以上是一些在PyTorch中使用多个GPU进行并行计算的常见方法,具体使用哪种方法取决于你的应用场景和硬件环境。