我是靠谱客的博主 精明手链,最近开发中收集的这篇文章主要介绍pytorch进行单机多卡训练,觉得挺不错的,现在分享给大家,希望可以做个参考。

概述

  1. 首先得要了解本机有几张卡可以用:
nvidia-smi
  1. 模型用DataParallel包装一下:
device_ids = [1, 2, 3] # 可用GPU
model_t = torchvision.models.resnet152()
fc = model_t.fc.in_features
model_t.fc = nn.Linear(fc, len(df_dict))
model_t = torch.nn.DataParallel(model_t, device_ids=device_ids)
model_t = model_t.cuda(device=device_ids[0])
  1. 数据也指定设备:
imgs = data.cuda(device=device_ids[0])
label = label.cuda(device=device_ids[0])

最后

以上就是精明手链为你收集整理的pytorch进行单机多卡训练的全部内容,希望文章能够帮你解决pytorch进行单机多卡训练所遇到的程序开发问题。

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