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本文适合多GPU的机器,并且每个用户需要单独使用GPU训练。

虽然pytorch提供了指定gpu的几种方式,但是使用不当的话会遇到out of memory的问题,主要是因为pytorch会在第0块gpu上初始化,并且会占用一定空间的显存。这种情况下,经常会出现指定的gpu明明是空闲的,但是因为第0块gpu被占满而无法运行,一直报out of memory错误。

解决方案如下:

指定环境变量,屏蔽第0块gpu

CUDA_VISIBLE_DEVICES = 1 main.py

这句话表示只有第1块gpu可见,其他gpu不可用,此时要注意第1块gpu已经变成第0块,因此代码里应该使用编号0来指定gpu。如果依然使用cuda:1会报invalid device ordinal。

当然也可以在代码里使用os模块达到同样效果:

import os

#多块使用逗号隔开
os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '1'
使用torch.cuda.device
with torch.cuda.device(1):
 ...

注意这种情况下gpu编号也会改变

关于这个问题的讨论,感兴趣的也可以去这里查看cuda out of memory error when GPU0 memory is fully utilized

以上这篇pytorch使用指定GPU训练的实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。

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稳了!魔兽国服回归的3条重磅消息!官宣时间再确认!

昨天有一位朋友在大神群里分享,自己亚服账号被封号之后居然弹出了国服的封号信息对话框。

这里面让他访问的是一个国服的战网网址,com.cn和后面的zh都非常明白地表明这就是国服战网。

而他在复制这个网址并且进行登录之后,确实是网易的网址,也就是我们熟悉的停服之后国服发布的暴雪游戏产品运营到期开放退款的说明。这是一件比较奇怪的事情,因为以前都没有出现这样的情况,现在突然提示跳转到国服战网的网址,是不是说明了简体中文客户端已经开始进行更新了呢?