我是PyTorch的新手,当我在上运行torch.distributed的官方示例时,我感到很困惑。
我对源代码的评估部分做了一些小修改,如下所示:
model.eval()
with torch.no_grad():
end = time.time()
for i, (images, target, image_ids) in enumerate(val_loader):
if args.gpu is not None:
images = images.cuda(args.gpu, non_blo
我想使用cudaMallocManaged,但是否可能强制它在多个gpu系统上分配特定GPU id (例如通过cudaSetDevice)上的内存?
原因是我需要在GPU上分配几个数组,而且我知道这些数组的哪一组需要一起工作,所以我想手动确保它们在同一个GPU上。
我搜索了CUDA的文件,但没有找到任何与此相关的信息。有人能帮忙吗?谢谢!
下面这篇伟大的文章:,我尝试升级我的模型,以便在我的多个GPU实例上并行运行。
首先,我使用编译命令中的附加语法运行了MNIST示例:,如下所示:
# Prepare the list of GPUs to be used in training
NUM_GPU = 8 # or the number of GPUs available on your machine
gpu_list = []
for i in range(NUM_GPU): gpu_list.append('gpu(%d)' % i)
# Compile your model by setting the
在我的系统上有多个GPU时,我想找到一种简单的方法来确定在哪个GPU上分配cv::cuda::GpuMat。例如,忽略错误:
int numDevices = cv::cuda::getCudaEnabledDeviceCount();
// Choose a random GPU
cudaSetDevice(rand()%numDevices);
cv::cuda::GpuMat foo(5, 5, CV_8UC1);
// Choose another random GPU
cudaSetDevice(rand()%numDevices);
现在,foo住在哪个GPU上?我正在使用Open
因此,我想存储一些cookie数据,以便为下一次会话保存,所以我使用了这个:options.add_argument("user-data-dir=selenium") 然而,当在无头模式下使用它时,chrome webdriver崩溃,并显示以下错误: DevTools listening on ws://127.0.0.1:55528/devtools/browser/df3970f2-e1b7-4b51-aabc-a3b0b2fda93e
[0209/121617.749:WARNING:gpu_process_host.cc(1274)] The GPU proces
我并行运行一个函数,每个工作人员都可以访问一个id为0或1的GPU。
def f(GPU_id, arg):
# Select GPU to use.
os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]=str(GPU_id)
# Do something with arg.
假设我想评估arg=[1, 2, 3, 4]。
from multiprocessing import Pool
p = Pool(2)
for arg in [[1, 2], [3, 4]]:
# Call the function in parall
我尝试按照官网上的说明进行安装,结果在导入tensorflow时出现了ImportError:
ImportError: libcublas.so.9.0: cannot open shared object file: No such file or directory
我运行代码cat /usr/local/cuda/version.txt,它显示我的cuda版本是8.0.61。
看起来tensorflow正在寻找cuda 9.0。我无法升级cuda,因为我正在共享gpu服务器上工作,并且我没有root权限。
有没有办法让tensorflow在cuda 8.0上工作?或任何其他可用的方法?