torch.nn.dataparallel如何指定哪几个gpu训练
时间: 2024-04-30 15:23:58 浏览: 14
您好,我是 ChitGPT。关于您的问题,您可以使用以下方式指定要训练的 GPU:
```python
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
import torch.nn.functional as F
from torch.nn.parallel import DistributedDataParallel as DDP
def main():
# 将模型放到 GPU 上
device = torch.device("cuda")
model = MyModel().to(device)
# 定义要使用的 GPU
gpus = [0, 1, 2, 3]
# 初始化进程组
torch.distributed.init_process_group(
backend="nccl",
init_method="tcp://localhost:23456",
world_size=len(gpus),
rank=gpus.index(device.index)
)
# 创建分布式数据平行模型
model = DDP(model, device_ids=[device.index])
# 定义数据集和数据加载器
train_dataset = MyDataset()
train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=32, shuffle=True)
# 定义优化器和损失函数
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=1e-3)
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
# 进行训练
for epoch in range(10):
for data, target in train_loader:
data, target = data.to(device), target.to(device)
optimizer.zero_grad()
output = model(data)
loss = criterion(output, target)
loss.backward()
optimizer.step()
```
具体来说,您可以使用 `torch.distributed.init_process_group` 函数初始化进程组,并指定要使用的 GPU。然后,您可以使用 `torch.nn.parallel.DistributedDataParallel` 类创建分布式数据平行模型,并指定在哪个 GPU 上运行。
希望能对您有所帮助。如果您有任何其他问题,欢迎与我继续交流。