当模型被训练在GPU上时,我正在研究从CPU中预取数据到GPU中。与GPU模型训练重叠的CPU到GPU数据传输似乎需要两者同时进行。
用data = data.cuda(non_blocking=True)向GPU传输数据
使用train_loader = DataLoader(..., pin_memory=True)将数据引脚到CPU内存
但是,我无法理解如何在这个中执行非阻塞传输,特别是这个代码块:
for i, (images, target) in enumerate(train_loader):
# measure data loading time
我有一个现有的模型,在这个模型中,我加载了一些预先训练好的权重,然后在pytorch中进行预测(一次一个图像)。我正在尝试将它基本上转换为pytorch闪电模块,并对一些事情感到困惑。 因此,目前,我的模型__init__方法如下所示: self._load_config_file(cfg_file)
# just creates the pytorch network
self.create_network()
self.load_weights(weights_file)
self.cuda(device=0) # assumes GPU and uses one. This
尽管我尽了最大的努力,遇到了torch.jit.trace,但我还是没能运行RuntimeError: Input, output and indices must be on the current device
我有一个(相当复杂的)模型,我已经把它放在GPU上了,还有一组输入,也放在GPU上。我可以验证所有输入张量和模型参数&缓冲区在同一个设备上:
(Pdb) {p.device for p in self.parameters()}
{device(type='cuda', index=0)}
(Pdb) {p.device for p in self.buff
我已经通过anaconda在我的系统上安装了cuda,它有2个GPU,正在被我的python识别。
import torch
torch.cuda.is_available()
true
然而,当我试图通过它的C API运行一个模型时,我得到了以下错误:
~/anaconda3/lib/python3.6/site-packages/torch/utils/cpp_extension.py in _join_cuda_home(*paths)
722 '''
723 if CUDA_HOME is None:
--> 724 rai
我已经安装了图形处理器tensorflow作为。相对环境为:
Ubuntu 14 + cuda8.0 + cudnn5.0 + GeForce Gt 640 (OEM)
问题是:
E tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_driver.cc:491] failed call to cuInit: CUDA_ERROR_NO_DEVICE
I tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_diagnostics.cc:153] retrieving CUDA diagnostic information for host: wang
我有两个GPU,当我运行
import torch
print('count: ', torch.cuda.device_count()) # prints count: 2
但是,我的模型会抛出一个错误。
RuntimeError: Attempting to deserialize object on CUDA device 2 but torch.cuda.device_count() is 1
在线上
torch.load(model_path, map_location='cuda:1')
是什么导致了它,以及如何解决它?
这个问题在某种程度上与我的
我最近在学习PyTorch,然后这个问题出现了。例如,如果我有一个继承"torch.nn.Module“的网络。
class Net(torch.nn.Module):
def __init__(self, something):
super(net, self).__init__()
self.p1=something
def forward():
pass
net1=Net(123)
net1.cuda() ##Here I can't see what is changed.
那么我怎么知道net1 (
我正要在图形处理器服务器上使用ESPNet训练我自己的ASR模型。如果我的计算是正确的,它将需要大约连续4天(使用大约100G的音频数据)。 我主要使用VScode远程连接到SSH服务器,并将使用VScode终端运行shell文件。 我的问题是,为了训练我的模型,我必须让我的笔记本电脑开着四天吗? 不知道这是不是有用的信息,但这是我的nvcc --版本: nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver
Copyright (c) 2005-2019 NVIDIA Corporation
Built on Wed_Oct_23_19:24:38_PDT_2019
C
我有一个使用gpu深入学习的工作环境,当我尝试使用mmcv.ops.point_sample时遇到了一个问题,它返回了:
ModuleNotFoundError: No module named 'mmcv._ext'
我已经读到您应该实际使用mmcv-full来解决它,但是当我试图安装它时,我发现了另一个错误:
pip install mmcv-full
OSError: CUDA_HOME environment variable is not set. Please set it to your CUDA install root.
这看起来很符合逻辑,因为我从来没有在