查看、指定使用的GPU数量和编号

胖鱼王

在使用PyTorch框架时，可以通过以下步骤查看可用的GPU数量，指定使用的GPU编号，并在代码中体现这一点。下面以2个GPU为例：目录一、脚本代码块实现1.查看可用的GPU2.指定使用GPU的数量和编号使用`CUDA_VISIBLE_DEVICES`环境变量将模型和数据移动到指定的GPU使用`DataParallel`进行多GPU并行计算3.示例完整代码二、命令行实现1.使用`CUDA_VISIBLE_DEVICES`环境变量只使用GPU0使用GPU0和GPU12.在Python代码中自动检测可用GPU3.结合`CUDA_VISIBLE_DEVICES`和PyTorch代码一、脚本代码块实现1.查看可用的GPUimporttorchiftorch.cuda.is_available():num_gpus=torch.cuda.device_count()print(f"AvailableGPUs:{num_gpus}")foriinrange(num_gpus):print(f"GPU{i}:{torch.cuda.get_device_name(i)}")else:print("NoGPUsavailable")1234567892.指定使用GPU的数量和编号在PyTorch中，可以通过以下几种方法来指定使用的GPU。使用CUDA_VISIBLE_DEVICES环境变量可以在代码中设置环境变量来指定使用的GPU：importos#只使用GPU0和GPU1os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]="0,1"importtorch#检查可用的GPUiftorch.cuda.is_available():num_gpus=torch.cuda.device_count()print(f"AvailableGPUs:{num_gpus}")foriinrange(num_gpus):print(f"GPU{i}:{torch.cuda.get_device_name(i)}")else:print("NoGPUsavailable")123456789101112131415将模型和数据移动到指定的GPU可以将模型和数据移动到指定的GPU。例如：importtorch#检查是否有GPU可用iftorch.cuda.is_available():#将模型移动到GPU0device0=torch.device('cuda:0')model=MyModel().to(device0)#将数据移动到GPU1device1=torch.device('cuda:1')data=data.to(device1)else:device=torch.device('cpu')model=MyModel().to(device)data=data.to(device)123456789101112131415使用DataParallel进行多GPU并行计算可以使用torch.nn.DataParallel来让模型在多个GPU上并行运行：importtorchimporttorch.nnasnn#假设模型已经定义好model=MyModel()iftorch.cuda.is_available():#使用DataParallel并行运行在多个GPU上model=nn.DataParallel(model,device_ids=[0,1])model=model.cuda()else:device=torch.device('cpu')model=model.to(device)123456789101112133.示例完整代码以下是一个完整的示例，演示了如何在PyTorch中查看GPU数量、指定使用GPU，并在代码中体现：importosimporttorchimporttorch.nnasnn#设置使用的GPUos.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]="0,1"#查看可用的GPUiftorch.cuda.is_available():num_gpus=torch.cuda.device_count()print(f"AvailableGPUs:{num_gpus}")foriinrange(num_gpus):print(f"GPU{i}:{torch.cuda.get_device_name(i)}")else:print("NoGPUsavailable")#定义模型classMyModel(nn.Module):def__init__(self):super(MyModel,self).__init__()self.layer=nn.Linear(10,10)defforward(self,x):returnself.layer(x)model=MyModel()#将模型移动到GPUiftorch.cuda.is_available():model=nn.DataParallel(model,device_ids=[0,1])model=model.cuda()#示例数据data=torch.randn(5,10).cuda()#前向传播output=model(data)print(output)1234567891011121314151617181920212223242526272829303132333435363738在命令行中，可以使用环境变量CUDA_VISIBLE_DEVICES来指定使用的GPU数量和编号。这种方法对PyTorch非常有效。以下是详细步骤：二、命令行实现1.使用CUDA_VISIBLE_DEVICES环境变量在运行Python脚本时，通过设置CUDA_VISIBLE_DEVICES环境变量来指定哪些GPU可见。例如：只使用GPU0CUDA_VISIBLE_DEVICES=0pythonmain.py1使用GPU0和GPU1CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1pythonmain.py12.在Python代码中自动检测可用GPU在Python代码中，可以自动检测可用的GPU，并根据需要配置模型和数据。以下是示例代码：importtorchdefprint_available_gpus():iftorch.cuda.is_available():num_gpus=torch.cuda.device_count()print(f"AvailableGPUs:{num_gpus}")foriinrange(num_gpus):print(f"GPU{i}:{torch.cuda.get_device_name(i)}")else:print("NoGPUsavailable")defmain():#打印可用的GPUprint_available_gpus()#使用第一个可用的GPUdevice=torch.device('cuda:0'iftorch.cuda.is_available()else'cpu')print(f"Usingdevice:{device}")#示例模型和数据model=MyModel().to(device)data=torch.randn(10,3,224,224).to(device)#示例数据#示例训练循环forepochinrange(10):#假设dataloader是你的数据加载器forbatchindataloader:inputs,labels=batchinputs,labels=inputs.to(device),labels.to(device)outputs=model(inputs)#其余训练步骤...if__name__=="__main__":main()123456789101112131415161718192021222324252627282930313233343.结合CUDA_VISIBLE_DEVICES和PyTorch代码通过在命令行中设置CUDA_VISIBLE_DEVICES环境变量，并在代码中使用torch.cuda相关的方法，可以确保你的脚本只使用指定的GPU。例如，在命令行中设置环境变量后运行脚本：CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1pythonmain.py1然后在Python脚本中：importtorchdefmain():#检查可用的GPUiftorch.cuda.is_available():num_gpus=torch.cuda.device_count()print(f"Using{num_gpus}GPUs")foriinrange(num_gpus):print(f"GPU{i}:{torch.cuda.get_device_name(i)}")else:print("NoGPUsavailable,usingCPU")#使用第一个可用的GPUdevice=torch.device('cuda:0'iftorch.cuda.is_available()else'cpu')print(f"Usingdevice:{device}")#示例模型和数据model=MyModel().to(device)data=torch.randn(10,3,224,224).to(device)#示例数据#示例训练循环forepochinrange(10):#假设dataloader是你的数据加载器forbatchindataloader:inputs,labels=batchinputs,labels=inputs.to(device),labels.to(device)outputs=model(inputs)#其余训练步骤...if__name__=="__main__":main()12345678910111213141516171819202122232425262728293031