使用device = torch.device('cuda:0')之前需要先用os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = '0'吗

时间: 2023-05-21 21:07:37 浏览: 207
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torch.cuda.is_available（）返回False解决方案

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回答：不一定，如果你想使用GPU 0作为计算设备，那么需要先设置环境变量CUDA_VISIBLE_DEVICES，然后再使用device = torch.device('cuda:0')来将计算设备设置为GPU 0。如果不需要使用GPU 0或者CUDA_VISIBLE_DEVICES已经设置好了，就可以直接使用device = torch.device('cuda:0')。
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pytorch 使用单个GPU与多个GPU进行训练与测试的方法

device = torch.device(cuda:0 if torch.cuda.is_available() else cpu)#第一行代码 model.to(device)#第二行代码 首先是上面两行代码放在读取数据之前。 mytensor = my_tensor.to(device)#第三行代码 然后是第三行...
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cudnn-windows-x86_64-8.3.3.40_cuda11.5

这意味着你需要先安装CUDA 11.5，才能正确地使用这个cuDNN版本。 在Windows 10上配置深度学习环境时，首先需要安装CUDA工具包，这包括驱动程序、开发库、头文件和必要的工具。然后，下载与CUDA版本匹配的cuDNN库，...

os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0" device = torch.device('cuda:0')

这段代码设置环境变量CUDA_VISIBLE_DEVICES为0，指定使用第一个可用的GPU设备。这个环境变量用于控制在使用CUDA进行深度学习训练时，哪些GPU设备可见和可使用。 接下来，代码使用torch.device()函数创建了一...

try: import thop except ImportError: thop = None logger = logging.getLogger(__name__) @contextmanager def torch_distributed_zero_first(local_rank: int): if local_rank not in [-1, 0]: torch.distributed.barrier() yield if local_rank == 0: torch.distributed.barrier() def init_torch_seeds(seed=0): torch.manual_seed(seed) if seed == 0: cudnn.benchmark, cudnn.deterministic = False, True else: cudnn.benchmark, cudnn.deterministic = True, False def select_device(device='', batch_size=None): s = f'YOLOv5 🚀 {git_describe() or date_modified()} torch {torch.__version__} ' cpu = device.lower() == 'cpu' if cpu: os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '-1' elif device: # non-cpu device requested os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = device assert torch.cuda.is_available(), f'CUDA unavailable, invalid device {device} requested' cuda = not cpu and torch.cuda.is_available() if cuda: n = torch.cuda.device_count() if n > 1 and batch_size: # check that batch_size is compatible with device_count assert batch_size % n == 0, f'batch-size {batch_size} not multiple of GPU count {n}' space = ' ' * len(s) for i, d in enumerate(device.split(',') if device else range(n)): p = torch.cuda.get_device_properties(i) s += f"{'' if i == 0 else space}CUDA:{d} ({p.name}, {p.total_memory / 1024 ** 2}MB)\n" s += 'CPU\n' logger.info(s.encode().decode('ascii', 'ignore') if platform.system() == 'Windows' else s) # emoji-safe return torch.device('cuda:0' if cuda else 'cpu') def time_synchronized(): if torch.cuda.is_available(): torch.cuda.synchronize() return time.time()

这段代码是一个Python脚本...- select_device：用于选择PyTorch的设备，可以选择CPU或GPU。 - time_synchronized：用于在CPU和GPU之间同步时间。 这些函数都是用于方便PyTorch训练的实用函数，可以大大简化代码编写。

global args args = parser.parse_args() os.environ["CUDA_DEVICE_ORDER"] = "PCI_BUS_ID" os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0" device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu") # Create save directory if not os.path.exists(args.save_dir): os.makedirs(args.save_dir) model_dir = "./%s/%s_layer_%d_lr_%.4f_ratio_%.2f" % (args.save_dir, args.model, args.layer_num, args.lr, args.sensing_rate) log_file_name = "%s/%s_layer_%d_lr_%.4f_ratio_%d.txt" % (model_dir, args.model, args.layer_num, args.lr, args.sensing_rate) if not os.path.exists(model_dir): print("model_dir:", model_dir) os.mkdir(model_dir) torch.backends.cudnn.benchmark = True

然后，它设置了 CUDA 环境变量，指定使用 GPU 进行训练。接着，它创建了一个保存模型的目录，如果目录不存在的话就会创建。其中，模型路径的命名规则为“save_dir/model_layer_层数_lr_学习率_ratio_感知率”。同时...

ValueError: Invalid CUDA 'device=0' requested. Use 'device=cpu' or pass valid CUDA device(s) if available, i.e. 'device=0' or 'device=0,1,2,3' for Multi-GPU. torch.cuda.is_available(): False torch.cuda.device_count(): 1 os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES']: None

根据你提供的错误信息可以看出，PyTorch无法在CUDA可用的情况下使用GPU，可能是因为没有正确安装或配置CUDA。请按照以下步骤检查： 1. 确认CUDA已正确安装。可以使用以下命令检查CUDA版本： bash nvcc --...

if cfg.MODEL.DIST_TRAIN: torch.distributed.init_process_group(backend='nccl', init_method='env://') os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = cfg.MODEL.DEVICE_ID train_loader, train_loader_normal, val_loader, num_query, num_classes, camera_num, view_num = make_dataloader(cfg) model = make_model(cfg, num_class=num_classes, camera_num=camera_num, view_num = view_num) loss_func, center_criterion = make_loss(cfg, num_classes=num_classes) optimizer, optimizer_center = make_optimizer(cfg, model, center_criterion) scheduler = create_scheduler(cfg, optimizer)

同时，使用 os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = cfg.MODEL.DEVICE_ID 指定使用的GPU设备。 接下来，使用 make_dataloader 函数创建训练集、验证集以及查询图像的数据加载器，并获取类别数、相机数和视角数等...

Python 多线程调用图像识别程序，在子线程中绑定gpu通过如下方式： torch.cuda.set_device(ParamGpuId) # 在子线程中将张量移动到 GPU 上 x = torch.tensor([1.0]).cuda() # 重设GPU os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = str(ParamGpuId)，但是在实际运行中其他的gpu除了内存占用率发生变化之外，gpu使用率还是依赖第一块gpu，而其他gpu的使用率依旧为0，请问为什么，应该如何解决

os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "1" 2. 在子线程中创建和执行您的图像识别程序。确保在子线程中的代码之前设置了 CUDA_VISIBLE_DEVICES 环境变量。 请注意，将 CUDA_VISIBLE_DEVICES 设置为只包含...

上述代码中在子线程设置os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]，之后调用torch.cuda.current_device()查看GPU编号，发现gpu设置失败，原因是什么

在子线程中设置 os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] 来绑定 GPU 设备后，调用 torch.cuda.current_device() 查看 GPU 编号失败的原因可能是由于 Python 的 GIL（全局解释器锁）机制导致的。 在 Python 中，...

下面代码转化为paddle2.2.2代码 ：from __future__ import division import os, time, scipy.io import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim import numpy as np import glob import cv2 import argparse from PIL import Image from skimage.measure import compare_psnr,compare_ssim from tensorboardX import SummaryWriter from models import RViDeNet from utils import * parser = argparse.ArgumentParser(description='Pretrain denoising model') parser.add_argument('--gpu_id', dest='gpu_id', type=int, default=0, help='gpu id') parser.add_argument('--num_epochs', dest='num_epochs', type=int, default=33, help='num_epochs') parser.add_argument('--patch_size', dest='patch_size', type=int, default=128, help='patch_size') parser.add_argument('--batch_size', dest='batch_size', type=int, default=1, help='batch_size') args = parser.parse_args() os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = str(args.gpu_id) save_dir = './pretrain_model' if not os.path.isdir(save_dir): os.makedirs(save_dir) gt_paths1 = glob.glob('./data/SRVD_data/raw_clean/MOT17-02_raw/*.tiff') gt_paths2 = glob.glob('./data/SRVD_data/raw_clean/MOT17-09_raw/*.tiff') gt_paths3 = glob.glob('./data/SRVD_data/raw_clean/MOT17-10_raw/*.tiff') gt_paths4 = glob.glob('./data/SRVD_data/raw_clean/MOT17-11_raw/*.tiff') gt_paths = gt_paths1 + gt_paths2 + gt_paths3 + gt_paths4 ps = args.patch_size # patch size for training batch_size = args.batch_size # batch size for training

if (epoch + 1) % 10 == 0: model_path = os.path.join(save_dir, 'RViDeNet_epoch{}.pdparams'.format(epoch + 1)) paddle.save(model.state_dict(), model_path) print("Saving model to: {}".format(model_...

帮我把这段代码从tensorflow框架改成pytorch框架： import tensorflow as tf import os import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0" base_dir = 'E:/direction/datasetsall/' train_dir = os.path.join(base_dir, 'train_img/') validation_dir = os.path.join(base_dir, 'val_img/') train_cats_dir = os.path.join(train_dir, 'down') train_dogs_dir = os.path.join(train_dir, 'up') validation_cats_dir = os.path.join(validation_dir, 'down') validation_dogs_dir = os.path.join(validation_dir, 'up') batch_size = 64 epochs = 50 IMG_HEIGHT = 128 IMG_WIDTH = 128 num_cats_tr = len(os.listdir(train_cats_dir)) num_dogs_tr = len(os.listdir(train_dogs_dir)) num_cats_val = len(os.listdir(validation_cats_dir)) num_dogs_val = len(os.listdir(validation_dogs_dir)) total_train = num_cats_tr + num_dogs_tr total_val = num_cats_val + num_dogs_val train_image_generator = tf.keras.preprocessing.image.ImageDataGenerator(rescale=1. / 255) validation_image_generator = tf.keras.preprocessing.image.ImageDataGenerator(rescale=1. / 255) train_data_gen = train_image_generator.flow_from_directory(batch_size=batch_size, directory=train_dir, shuffle=True, target_size=(IMG_HEIGHT, IMG_WIDTH), class_mode='categorical') val_data_gen = validation_image_generator.flow_from_directory(batch_size=batch_size, directory=validation_dir, target_size=(IMG_HEIGHT, IMG_WIDTH), class_mode='categorical') sample_training_images, _ = next(train_data_gen) model = tf.keras.models.Sequential([ tf.keras.layers.Conv2D(16, 3, padding='same', activation='relu', input_shape=(IMG_HEIGHT, IMG_WIDTH, 3)), tf.keras.layers.MaxPooling2D(), tf.keras.layers.Conv2D(32, 3, padding='same', activation='relu'), tf.keras.layers.MaxPooling2D(), tf.keras.layers.Conv2D(64, 3, padding='same', activation='relu'), tf.keras.layers.MaxPooling2D(), tf.keras.layers.Flatten(), tf.keras.layers.Dense(256, activation='relu'), tf.keras.layers.Dense(2, activation='softmax') ]) model.compile(optimizer='adam', loss=tf.keras.losses.BinaryCrossentropy(from_logits=True), metrics=['accuracy']) model.summary() history = model.fit_generator( train_data_gen, steps_per_epoch=total_train // batch_size, epochs=epochs, validation_data=val_data_gen, validation_steps=total_val // batch_size ) # 可视化训练结果 acc = history.history['accuracy'] val_acc = history.history['val_accuracy'] loss = history.history['loss'] val_loss = history.history['val_loss'] epochs_range = range(epochs) model.save("./model/timo_classification_128_maxPool2D_dense256.h5")

device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu") model = nn.Sequential( nn.Conv2d(3, 16, 3, padding=1), nn.ReLU(), nn.MaxPool2d(2), nn.Conv2d(16, 32, 3, padding=1), nn.ReLU(), ...

python 在动态创建的子线程中通过os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]绑定gpu，之后调用图像识别程序，通过torch.cuda.current_device()验证所有的子线程还是在gpu 0上运行，请问是怎么回事

在Python中，通过os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]设置CUDA_VISIBLE_DEVICES环境变量可以绑定指定的GPU设备。然而，在动态创建的子线程中，这种方式绑定的GPU设备会失效，所有的子线程仍然会在默认的GPU设备...

RuntimeError: CUDA error: invalid device ordinal CUDA kernel errors might be asynchronously reported at some other API call, so the stacktrace below might be incorrect. For debugging consider passing CUDA_LAUNCH_BLOCKING=1. Compile with TORCH_USE_CUDA_DSA to enable device-side assertions.

os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0" # 使用设备编号为0的CUDA设备 如果你传递给CUDA函数的设备编号不在范围内，则会抛出这个错误。另外，这个错误有时也会由于使用了不兼容的CUDA驱动程序版本或CUDA工具...

os.environ["cuda_visible_devi

比如，使用os.environ["cuda_visible_devices"] = '0,1'，可以让程序只看到编号为0和1的GPU设备。这样可以确保程序只在指定的GPU设备上运行。 这个环境变量的设置可以通过两种方式进行：一种是使用import os模块，...

python 在子线程中通过os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]绑定gpu，之后调用图像识别程序，怎么感觉好像没什么用，好像还是在一块gpu上运行，有什么方法可以验证吗

在Python中，使用os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]绑定指定的GPU设备后，子线程中的代码确实应该在指定的GPU上运行。但是，有时候可能会遇到一些问题导致绑定无效。 一种验证方法是通过打印出当前线程的GPU...

return torch.batch_norm( RuntimeError: CUDA error: out of memory

1. 使用特定的GPU设备：可以使用 os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = "2" 来指定使用的GPU设备编号。 2. 使用多GPU并行处理：可以使用 torch.nn.DataParallel(model, device_ids=) 来指定多GPU并行处理时使用的...

import torch print(torch.cuda.is_available())怎么改GPU

os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0" # 指定使用 cuda 设备，编号为 0 print(torch.cuda.is_available()) # 在模型中指定使用默认的 cuda 设备 device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() ...
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Pytorch to(device)用法

os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '1' 或者使用torch.cuda.set_device()来设置默认设备。 6. **PyTorch中的In-place Operations**： 在PyTorch中，in-place operations是指不创建新张量而直接修改原...

RuntimeError: CUDA error: invalid device ordinal

例如，通过设置os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]来指定正确的设备编号。另一种解决方法是减小batch size以节省GPU显存空间，以及使用.item()属性获取torch变量的标量值，以避免过多占用显存。在测试阶段，...

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