pytorch指定多块GPU运行代码

查看GPU状态和信息

nvidia-smi

定时刷新状态，-n（秒），每秒刷新一次

watch -n 1 nvidia-smi

指定可见GPU

终端跑程序指定GPU

CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python XXX.py

或者在python文件中加入

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

多块GPU可选

os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0,1,2,3"

pytorch使用单GPU

model = model.cuda()

pytorch使用多GPU

model = torch.nn.DataParallel(model, device_ids=[0,1,2,3]).cuda()

使用了gpu0,1,2,3 共4块同时跑

其他

训练后保存的模型参数，再次导入模型时，出现报错：

Missing key(s) in state_dict: ...

解决办法：
在导入参数前加上
import torch.nn as nn
from torch.backends import cudnn

model = torch.nn.DataParallel(model)
cudnn.benchmark = True