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。那么我怎么知道net1 (和那个东西)是否存储在图形处理器上。
我读过*.cuda()是如何工作的，似乎让所有的“孩子”都运行*.cuda()。我试着看看“孩子”是什么。上面的net1似乎没有孩子。
浏览 8提问于2020-02-11得票数 0
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我已经在AWS SageMaker Studio上运行了一个py手电筒-1.8GPU-py36实例。!nvidia-smi -LGPU 0: Tesla T4 (UUID: GPU-786d298a-2648-3506-6c3a-f541fa46d777)nvidia-smi-L
找不到命令，如果我试图运行一个需要GPU的.py脚本，就会从PyTor
浏览 4提问于2022-01-29得票数 1
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PyTorch是否支持类似dict的对象，通过这些对象我们可以反向传播梯度，比如PyTorch中的张量？
我的目标是计算一个大型矩阵中的几个元素(1%)的梯度。但是如果我使用PyTorch的标准张量来存储矩阵，我需要将整个矩阵保存在我的GPU中，这会导致由于在训练期间可用的GPU内存有限而造成的</em
浏览 6提问于2022-03-08得票数 2
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在PyTorch中，我在DeepLearning管道的前向部分有一个循环来标准化中间结果。
它会运行在CPU上，并降低GPU的使用率吗？
浏览 0提问于2020-08-11得票数 0
好吧，所以我现在做了很多深度学习项目和实习，我从来没有做过大量的训练。但是最近我一直在考虑做一些传输学习，我需要在GPU上运行我的代码。我还没有在我的系统上安装NVIDIA工具包或cuDNN或tensorflow-gpu。我目前使用tensorflow和Py手电筒来训练我的DL模型。所以，如果我确保安装了正确版本的Cuda和cuDNN以及tensorflow-gpu (特别是ten
浏览 5提问于2020-08-20得票数 1
Torch在GPU实例和官方SageMaker培训容器上找不到Cuda在SageMaker笔记本实例ml.p3.2xlarge和EC2实例p3.2xlarge上运行容器时也会看到同样的</
浏览 12提问于2022-03-06得票数 -2
我试图建立一个分段模型，我不断得到"CUDA错误:内存不足“，在调查之后，我意识到所有4个GPU都在工作，但其中一个正在填充。我的硬件：
首先我<em
浏览 0提问于2018-12-15得票数 0
在pytorch中，我有一个可能是IntTensor或cuda.IntTensor的变量。需要将其更改为保留cpu/gpu的64位。variable.long()是否保证在pytorch的所有实现上都使用64位？如果不是，如何将变量转换为64位，为所有实现保留cpu/gpu？
浏览 10提问于2017-12-30得票数 2
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我使用的笔记本电脑有英特尔公司高清显卡5500 (09版)和AMD Radeon r5 m255显卡。
有谁知道如何设置深度学习，特别是fastai/Pytorch？
浏览 0提问于2020-07-21得票数 25
我正在尝试创建一个requirements.txt来使用pytorch，但是我希望它能够同时工作在GPU和非GPU平台上。我在我的Linux GPU系统上做了一些类似的事情：torchvision==0.
浏览 9提问于2022-06-22得票数 2
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我在AWS Sagemaker上有一个笔记本ml.t3.2xlarge实例，我想使用pytorch训练一个神经网络。以下命令返回"False"：是否需要执行某些操作才能激活GPU？!请确保已安装并运行最新的NVIDIA驱动程序。“可以在这种类型的笔记本实
浏览 4提问于2021-11-24得票数 1
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有没有可能让PyTorch发行版直接在GPU上创建它们的样本。torch.distributions import Uniform, Normalsample = normal.sample() 然后样本将在CPU上。当然，在图形处理器上做sample = sample.to(torch.device("cuda"))也是可能的。但是，有没有一种方法可以让样本直接送到GPU</e
浏览 4提问于2019-12-04得票数 2
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火炬闪电推断
、、、
我用pytorch lightning训练了一个模型，特别欣赏了使用多个GPU的简单性。现在，经过培训，我如何仍然可以利用闪电GPU特性在测试集上运行推理，并存储/导出预测？
并没有针对这一点。
浏览 2提问于2021-05-01得票数 3
来自conda install pytorch torchvision -c pytorch为什么要在没有启用cuda的情况下安装火把？我问的原因是我收到了错误：
跟踪(最近调用)在() 78 #预测= outputs.data.max(1)179 -> 80输出=模型(torch.tens
浏览 0提问于2019-01-02得票数 8
我是刚来码头的。我试图在docker容器中运行一个github存储库。关于同样的问题，我很少有疑问。
码头映像是使用CUDA版本9.0创建的。我有Tesla T4 GPU和驱动程序版本470.129.06在我的亚马逊EC2实例。我想把CUDA的版本从9更新到10.0。是否可以在码头集装箱内更新cuda版本？如果是，我们如何更新？我不知道如
浏览 6提问于2022-06-09得票数 -1
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假设我们通过PyTorch以外的其他方式在GPU 上分配了一些数组，例如通过使用numba.cuda.device_array创建GPU数组。当PyTorch为一些张量分配稍后的GPU内存时，会不会意外地覆盖我们的第一个CUDA数组所使用的内存空间？一般来说，由于PyTorch和Numba使用相同的CUDA运行时，因此我假设了相同的内存管理机制，
浏览 1提问于2020-03-09得票数 1
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在使用Jupyter notebook完成深度学习模型训练后，我们如何清理GPU内存。问题是，无论我使用哪种框架(tensorflow，pytorch)，存储在GPU中的内存都不会被释放，除非我手动终止进程或终止内核并重新启动Jupyter。你知道我们如何通过自动化这些步骤来解决这个问题吗？
浏览 28提问于2021-05-09得票数 2
我正在研究如何在PyTorch中的不同节点上与多个GPU进行点对点通信。
从1.10.0版本开始，用于的PyTorch页面表示send的问号，而带有MPI后端的GPU的recv则表示问号。如果有人成功地设置了PyTorch，以便torch.distributed允许在多个GPU上进行点对点通信，请告诉我以及您是如何设置的
浏览 13提问于2021-12-17得票数 2
我在装有GPU的windows机器上工作。我已经在conda环境中安装了pytorch conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.1 -c pytorch 然后我运行python，在pythonlib\asmjit.dll" >
浏览 162提问于2020-08-02得票数 3
我在PyTorch中有以下虚拟代码 class inside(nn.Module): super(inside, self).) 假设在这段代码中，device是GPU2。然后我知道参数self.paramA和self.paramB肯定已经加载到GPU2上，而不是加载到CPU或任何其他GPU上。但是对self.weight_h和self.weight_v又能说些什么呢？它们是否</
浏览 21提问于2021-09-16得票数 0
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