注：本文针对单个服务器上多块GPU的使用，不是多服务器多GPU的使用。
在一些实验中，由于Batch_size的限制或者希望提高训练速度等原因，我们需要使用多块GPU。本文针对Pytorch中多块GPU的使用进行说明。
1. 设置需要使用的GPU编号
import os os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0,4" ids = [0,1]
比如我们需要使用第0和第4块GPU，只用上述三行代码即可。
其中第二行指程序只能看到第1块和第4块GPU；
第三行的0即为第二行中编号为0的GPU；1即为编号为4的GPU。
2.更改网络，可以理解为将网络放入GPU
class CNN(nn.Module):
def __init__(self):
super(CNN,self).__init__()
self.conv1 = nn.Sequential(
......
)
......
self.out = nn.Linear(Liner_input,2)
......
def forward(self,x):
x = self.conv1(x)
......
output = self.out(x)
return output,x
cnn = CNN()
# 更改，.cuda()表示将本存储到CPU的网络及其参数存储到GPU！
cnn.cuda()
3. 更改输出数据(如向量/矩阵/张量):
for epoch in range(EPOCH):
epoch_loss = 0.
for i, data in enumerate(train_loader2):
image = data['image'] # data是字典，我们需要改的是其中的image
#############更改！！！##################
image = Variable(image).float().cuda()
############################################
label = inputs['label']
#############更改！！！##################
label = Variable(label).type(torch.LongTensor).cuda()
############################################
label = label.resize(BATCH_SIZE)
output = cnn(image)[0]
loss = loss_func(output, label) # cross entropy loss
optimizer.zero_grad() # clear gradients for this training step
loss.backward() # backpropagation, compute gradients
optimizer.step()
... ...
4. 更改其他CPU与GPU冲突的地方
有些函数必要在GPU上完成，例如将Tensor转换为Numpy，就要使用data.cpu().numpy()，其中data是GPU上的Tensor。
若直接使用data.numpy()则会报错。除此之外，plot等也需要在CPU中完成。如果不是很清楚哪里要改的话可以先不改，等到程序报错了，再哪里错了改哪里，效率会更高。例如：
... ...
#################################################
pred_y = torch.max(test_train_output, 1)[1].data.cpu().numpy()
accuracy = float((pred_y == label.cpu().numpy()).astype(int).sum()) / float(len(label.cpu().numpy()))
假如不加.cpu()便会报错，此时再改即可。
5. 更改前向传播函数，从而使用多块GPU
以VGG为例：
class VGG(nn.Module):
def __init__(self, features, num_classes=2, init_weights=True):
super(VGG, self).__init__()
... ...
def forward(self, x):
#x = self.features(x)
#################Multi GPUS#############################
x = nn.parallel.data_parallel(self.features,x,ids)
x = x.view(x.size(0), -1)
# x = self.classifier(x)
x = nn.parallel.data_parallel(self.classifier,x,ids)
return x
... ...
然后就可以看运行结果啦，nvidia-smi查看GPU使用情况：
可以看到0和4都被使用啦
以上这篇Pytorch 多块GPU的使用详解就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持。
Pytorch,GPU
免责声明：本站文章均来自网站采集或用户投稿，网站不提供任何软件下载或自行开发的软件！ 如有用户或公司发现本站内容信息存在侵权行为，请邮件告知！ 858582#qq.com
3月27日消息，苹果宣布2024年全球开发者大会（WWDC）将于6月10日至6月14日举行，巧合的是，这次大会与端午假期重合。
苹果官方表示：
在线参加 Apple 每年规模最大的开发者盛会。亲眼见证 Apple 最新平台、技术和工具的发布。了解如何创建和改进你的 App 和游戏。与 Apple 设计师和工程师互动交流，与全球开发者社区建立联系。以上活动均免费在线举行。
探索各种新的工具、框架和功能，助力你打造出理想的 App 和游戏。通过视频讲座学习新技能，与 Apple 专家进行一对一会面，以推进你的项目，完善你的构思。
Swift Student Challenge 旨在支持和鼓舞下一代开发者、创作者和企业家。太平洋时间 3 月 28 日，我们将公布今年的获奖者名单。获奖者将有资格参加在 Apple Park 举办的特别活动。我们还会选出 50 名杰出获胜者，他们将受邀前往库比提诺，获得为期三天的非凡体验，包括参加 Apple Park 的特别活动。
RTX 5090要首发 性能要翻倍！三星展示GDDR7显存
三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。
首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB，每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps（PAM3），但也可以降至28 Gbps，以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。
据三星表示，GDDR7内存的能效将提高20%，同时工作电压仅为1.1V，低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计，使得在高速运行时的发热量降低，GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。