gpuid

指定训练使用的GPU个数，没有指定定gpu id，训练在其中两个gpu上执行，但是线程id分布在所有4个gpu上，为什么？如何解决？

在解决这个问题时，可以采取以下步骤：3修正深度学习框架默认使用所有可见GPU的问题1TensorFlow：2PyTorch：3Keras：问题背景多GUP训练深度学习模型时指定训练使用的GPU个数，没有指定gpuid

LeapMay·2023-11-26 14:42

CUDA_LAUNCH_BLOCKING=1

###可能存在的问题1.之前跑程序指定过CUDA_VISIBLE_DEVICES，但是这次手动指定CUDA_VISIBLE_DEVICES，但是程序里却指定了cuda:4类似这种GPUid号。

大圆规家·2023-07-18 00:14

caffe TensorRT

）无眠栀2019-05-1021:11:464666收藏10分类专栏：深度学习版权参考代码TensorRT安装包下的samples/sampleMNIST/sampleMNIST.cpp1.设置使用的gpuid

AI视觉网奇·2022-12-23 23:05

关于 torch 的 device id 与真实 GPU id 的关系

需要知道的几个点：cuda:{id}中的id并不一定是真实硬件的GPUid，而是运行时可用的GPUid（从0开始计数）torch.cuda.device_count()可查看运行时可用的GPU数量torch.cuda.get_device_name

木尧大兄弟·2022-12-15 08:21

libtorch选择显卡运行torchscript

#includestd::stringfilename="centernet.pt"//模型路径intgpu_id=1;//gpuid0代表第一块可见gpucudaSetDevice(gpu_id);/

weixin_45415546·2022-12-10 22:37

libtorch c++调用（七）选择显卡运行torchscript

1、选择显卡运行#includestd::stringfilename="centernet.pt"//模型路径intgpu_id=1;//gpuid0代表第一块可见gpucudaSetDevice(gpu_id

落花逐流水·2022-12-10 22:34

深度学习强制设置GPU_id

谈起gpuid的设置，通常来说我们使用如下代码即可设置：device=torch.device("cuda:id")如果你有两张卡，那么上述代码中id写入你想使用的设备号即可，例如你有两张卡，gpu0和

带鱼工作室·2022-12-06 00:33

【DeepSORT系列之】模型训练pytorch版与模型部署操作

参数配置：--data_dir#数据路径--gpu_id#使用gpuid--lr#学习率--resume#是否读取之前模型

AutoSleep·2022-11-22 19:48

Halcon深度学习常见问题及解决方法

一、常见问题及解决办法1、set_dl_model_param(DLModelHandle,‘gpu’,GpuId)GpuId=0选中第一块显卡做深度学习训练。

豆浩宇·2022-11-16 18:51

torch报错：unknown Torch class

我跑的项目是opennmt，在后面加上-gpuid1234就OK了。

DeepReinforce·2022-06-25 20:50

pytorch多GPU训练方式 Multi GPU

importtorch.nnasnnclassNet(nn.Module):def__init__(self):passdefforward(self,x):pass2、利用DataParallel分布式存储数据和模型gpuID

Tsingzao·2020-09-13 04:08

Pytorch并行处理机制

oschina-appPytorch的多GPU处理接口是torch.nn.DataParallel(module,device_ids)，其中module参数是所要执行的模型，而device_ids则是指定并行的GPUid

keneyr·2020-08-19 02:19

pytorch使用GPU

初始化deviceiftorch.cuda.is_available():ifnotopt.gpuid:#opt为命令行传入的参数对象opt.gpuid=0opt.device=torch.device

pyxiea·2020-07-30 05:52

Keras - GPU ID 和显存占用设定步骤

的使用比较神奇,默认竟然是全部占满显存,1080Ti跑个小分类问题,就一下子满了.而且是服务器上的两张1080Ti.服务器上的多张GPU都占满,有点浪费性能.因此,需要类似于Caffe等框架的可以设定GPUID

·2020-06-22 18:35

使用GPU训练TensorFlow模型

查看GPU-IDCMD输入：nvidia-smi观察到存在序号为0的GPUID观察到存在序号为0、1、2、3的GPUID在终端运行代码时指定GPU如果电脑有多个GPU，Tensorflow默认全部使用。

aohun0743·2019-08-27 10:00

pytorch的多gpu训练

1.多GPU训练，出现outofmemory出现情景：预训练模型是使用gpu0训练得到，然后要在多gpu的服务器上进行微调，使用gpuid为[4,5,6,7]，然后出现报错如下：cudaruntimeerror

猫猫与橙子·2019-06-11 17:29

Pytorch 单机多GPU运行

一、单机单GPU1、setcurrentdevice(gpuid)#thefirstmethordCUDA_VISIBLE_DEVICES=gpi_idpythonXXX.py#thesecondmethordtorch.cuda.set_device

destiny_block·2019-05-23 22:56

caffe模型TensorRT部署实践（一）

参考代码TensorRT安装包下的samples/sampleMNIST/sampleMNIST.cpp1.设置使用的gpuid，如果不设置，默认使用第0块。

无眠栀·2019-05-10 21:46

Pytorch 多 GPU 并行处理机制

Pytorch的多GPU处理接口是torch.nn.DataParallel(module,device_ids)，其中module参数是所要执行的模型，而device_ids则是指定并行的GPUid列表

叶俊贤·2018-07-14 15:14

TensorFlow笔记4：显卡使用

importosos.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]="0"然后使用tf.device来指定训练的gpuID。但是如果只指定ID，而没有屏蔽掉其他的显卡的话，T

_rookie_coder·2018-06-07 21:01

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