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一. 指定一个gpu训练的两种方法：
1.代码中指定
import torch torch.cuda.set_device(id)
2.终端中指定
CUDA_VISIBLE_DEVICES=1 python 你的程序
其中id就是你的gpu编号
二. 多gpu并行训练：
torch.nn.DataParallel(module, device_ids=None, output_device=None, dim=0)
该函数实现了在module级别上的数据并行使用，注意batch size要大于GPU的数量。
参数 ：
module：需要多GPU训练的网络模型
device_ids： GPU的编号（默认全部GPU，或[0,1] ,[0,1,2]）
output_device：（默认是device_ids[0])
dim：tensors被分散的维度，默认是0
在保存模型时要注意要加上"module",例如：
network.module.state_dict()
以上这篇pytorch 指定gpu训练与多gpu并行训练示例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。
标签：
pytorch,gpu
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另一种情况是，企业想用上大模型，却又难免瞻前顾后——既要考虑场景融合，又得兼顾安全性，还要考虑打通现有系统，再加上各种部署成本和繁琐的采购流程……最后只能拂袖：罢了，再等等吧。
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