数量； torch.cuda.get_device_name(0) 返回gpu名字，设备索引默认从0开始； torch.cuda.current_device() cuda是nvidia gpu的编程接口...，opencl是amd gpu的编程接口 is_available 返回false torch.cuda.get_device_name(0) AssertionError: Torch not compiled...解决办法 重新编译 pytorch 使得编译时CUDA能够与运行时CUDA保持一致 pip uninstall pytorch # conda uninstall pytorch, if you use...重新安装CUDA使得其与pytorch编译的版本一致。 torch....__version__ #查看pytorch版本 torch.version.cuda #查看pytorch版本 查询cuda版本none，需要重新编译cuda cuda版本为none
AssertionError: CUDA unavailable, invalid device 0 requestedcuda不可⽤报错，现实没有有效的驱动可使⽤测试cuda是否配置正确import...torchprint(torch.cuda.is_available())重新安装cuda检测本地GPU CUDA版本 nvidia-smi图片pip3 install torch1.9.0+cu101...如果版本不匹配，如上⾯的命令，则会出现错误图片我们打开网站https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html查看所有版本图片"cu101" 表示需要的CUDA...查看我们的 CUDA Version 为 10.0.130图片再看下我们当前环境的 torch 版本图片图片发现1.8.0版本对应的CUDA最低为10.2 版本，确实⽐我们的要训练环境要高，重新调整我们本地虚拟环境版本...，我们稍微降低⼀下版本，Torch官⽹的版本只提供了CUDA 9.2和CUDA 10.1的版本，我的CUDA是10.0的。
在faster-rcnn.pytorch/lib/model/faster_rcnn/faster_rcnn.py中加入以下几行（经测试可行）： rpn_loss_cls = torch.Tensor...([0]).cuda() + rpn_loss_cls rpn_loss_bbox = torch.Tensor([0]).cuda() + rpn_loss_bbox RCNN_loss_cls =...torch.Tensor([0]).cuda() + RCNN_loss_cls RCNN_loss_bbox = torch.Tensor([0]).cuda() + RCNN_loss_bbox...问题二：assert (boxes[:, 2] >= boxes[:, 0]).all() AssertionError 解决：将datasets/pascal_voc.py中的如下代码的"-1...中的方法都试了一遍，莫名其妙的就跑通了。。。
本文重点介绍torch.cuda.OutOfMemoryError: CUDA out of memory的解决方案。...二、CUDA显存超出（CUDA out of memory） 2.1 概述 采用GPU进行大模型训练及推理，在初期遇到最多的错误就是CUDA out of memory，主要意味着你的模型在训练或运行过程中尝试分配的...，由于未在model=AutoModelForCausalLM模型头内设置torch_dtype=torch.float16，将模型精度由32降低为16，导致总是CUDA out of memory。...=1,2，导致总去抢占卡0和3的资源报CUDA out of memory 最后在AutoModelForCausalLM内设置torch_dtype=torch.float16，将精度降为16位解决...踩这个坑主要是因为不知道不设置torch_dtype=torch.float16的情况下，model精度为32位。
译者：片刻 torch.cuda 用于设置和运行 CUDA 操作。它会跟踪当前选定的GPU，并且默认情况下会在该设备上创建您分配的所有 CUDA tensors。...可以使用 torch.cuda.device 上下文管理器更改所选设备。 但是，一旦分配了 tensor，就可以对其进行操作而不管所选择的设备如何，结果将始终与 tensor 放在同一设备上。...默认情况下不允许跨 GPU 操作，除了 copy_() 具有类似复制功能的其他方法，例如 to() 和 cuda()。...除非您启用点对点内存访问，否则任何尝试在不同设备上传播的 tensor 上启动操作都会引发错误。...下面我们用一个小例子来展示: cuda = torch.device('cuda') # Default CUDA device cuda0 = torch.device('cuda:0') cuda2
编写一些与设备无关的代码 先前版本的 PyTorch 很难编写一些设备不可知或不依赖设备的代码（例如，可以在没有修改的情况下，在CUDA环境下和仅CPU环境的计算机上运行）。...在先前的版本中它只是作为实验品＃4921 为 Gloo 数据通道启用 Infiniband 支持，并自动检测 IB 设备＃4795 ▌C++拓展 先前的版本中，使用 C 或 CUDA 为用户编写自定义的扩展模块的一种官方方式是通过...这种方法的缺点是它需要一个单独的步骤来编译CUDA 内核，这可能有点麻烦。 在新版本中，PyTorch 提供了一个更好的系统来编写自己的 C++/CUDA 扩展。...实时编译：将需要编译的 C++/CUDA 文件列表传递给 torch.utils.cpp_extension.load，它将进行实时编译并为你缓存这些库。...，＃5971，＃5819 在任何输入尺寸未对齐的情况下修复 torch.fft ＃6118 改进 CUDA btrifact 的错误消息＃5644 未请求 torch.symeig 时，为特征向量张量返回零
集成了 CUDA Graphs API以减少调用CUDA时CPU开销； FX、torch.special和nn.ModuleParametrization等几个前端API已从测试版（beta）变为稳定版...nn.Module参数化允许用户在不修改 nn.Module本身的情况下参数化任何参数（parametrize any parameter）。...通过这种稳定版本，它现在还可以处理不均匀的输入到不同的数据并行woker。 性能优化工具 TorchScript严格要求源代码具有类型注释才能成功编译。...现在，PyTorch 1.10利用MonkeyType等现有工具为torch.jit.script启用了配置文件定向输入，这使得该过程变得更容易、更快和更高效。...PyTorch 1.10为CPU添加了一个基于LLVM的JIT编译器，可以将Torch库调用序列融合在一起以提高性能。虽然此前的版本在GPU上拥有此功能，但1.10版本是第一次将编译引入CPU。
ds_report 预安装DeepSpeed的Ops 注意：在预编译任何 DeepSpeed 的 c++/cuda ops 之前，必须先安装 PyTorch。...但是，如果使用 ops 的默认 JIT 编译模式，则不需要预编译安装。 有时我们发现，将一些或全部 DeepSpeed C++/CUDA ops 预先安装而不使用 JIT 编译路径是有用的。...如果你使用多个虚拟环境，则可能会出现问题，因为默认情况下只有一个 torch_extensions 目录，但不同的虚拟环境可能使用不同的设置（例如，不同的 python 或 cuda 版本），然后加载另一个环境构建的...你安装的 CUDA 版本与用于编译 torch 的 CUDA 版本不匹配。我们仅需要主版本匹配（例如，11.1 和 11.8 是可以的）。但是，主版本不匹配可能会导致意外的行为和错误。...解决此错误的最简单方法是更改已安装的 CUDA 版本（使用 nvcc --version 检查）或更新 torch 版本以匹配已安装的 CUDA 版本（使用 python3 -c "import torch
Profiler有很多不同的选项，但最重要的是activities和profile_memory，一般情况下我们只需要这两个选项，因为启用的选项越少，开销就越小。...在这种情况下，分配器会调用cudaFree释放以前分配的块，为新的分配释放空间。..._dump_snapshot(file_name) Stop: torch.cuda.memory....3、torch.compile 这是最简单也是最直接的优化方式了，只要启用torch compile，它就可以将代码的速度提高几个百分点。...在Torch2.0中增加了compile方法，他会跟踪执行图，并尝试将其编译成一种有效的格式，以便几乎无需Python调用即可执行模型。
本文小编给大家推荐一款名为 insanely-fast-whisper 的音频转录工具，近期在 Github 上超级火。...insanely-fast-whisper 是一款功能强大的音频转录工具，支持自动转录和说话人分割功能。具备高速转录能力，适用于大量音频处理，提高工作效率。...2、如何解决AssertionError: Torch not compiled with CUDA enabled Windows 上的错误？...这个问题的根本原因仍然未知，但是，您可以通过在 virtualenv 中手动安装 torch 来解决此问题，例如python -m pip install torch torchvision torchaudio...mps后端没有像 CUDA 那样优化，因此更需要内存。通常，您可以--batch-size 4毫无问题地运行（应使用大约 12GB GPU VRAM）。别忘了设置--device mps.
在其他的一般情况下，GPU的计算速度可能比CPU慢!但是CUDA在机器学习和深度学习中被广泛使用，因为它在并行矩阵乘法和加法方面特别出色。...上面的操作就是我们常见的线性操作，公式是这个 这就是PyTorch的线性函数torch.nn.Linear的操作。...因为并行的简单计算式GPU的强项 如何使用Tensor Cores CUDA已经很快了，那么如何启用RTX 3070Ti的197Tensor Cores?，启用后是否会更快呢？...，也就是我们说的半精度或者叫混合精度 s = time.time() tensor = torch.randn(in_row, in_f).cuda().half() layer...= torch.nn.Linear(in_f, out_f).cuda().half() for _ in range(loop_times): layer(tensor) torch.cuda.synchronize
此外，输入梯度的张量并行all reduce可以与权重梯度的计算异步进行。 在使用序列并行的情况下，输入梯度的reduce scatter与权重梯度的计算异步进行。...use_bias = ctx.use_bias # 如果启用了序列并行，要如何获取完整的输入数据。...，则不应该在此处启用异步all-reduce（由assert语句确保）。...# 这个条件检查是否启用了梯度累积融合。梯度累积通常在小批量训练中用于累积梯度以在较大的有效批量上更新模型。...raise RuntimeError("Unsupported gradient type for gradient accumulation fusion") # 在梯度累积融合的情况下
这种情况下的第一种最简单的方法 - 也可能是所有情况下的一个很好的第一步 - 是在纯 PyTorch 中用 Python 实现我们想要的功能。...在最坏的情况下，您可以使用您的编译器从源代码构建 PyTorch，然后使用相同的编译器构建扩展。 构建完您的扩展后，您可以在 Python 中简单地导入它，使用您在setup.py脚本中指定的名称。...cpp_extension包将负责使用类似gcc的 C++编译器编译 C++源代码，使用 NVIDIA 的nvcc编译器编译 CUDA 源代码。这确保每个编译器负责编译它最擅长的文件。...操作集成到 PyTorch 中 再次非常简单地将我们的 CUDA 启用的操作集成到 PyTorch 中。...中启用了no_python_abi_suffix选项。
compiled_model = torch.compile(model) # 关键一行 x = torch.randn(16, 3, 224, 224).cuda() optimizer.zero_grad...默认情况下，使用 TorchInductor，但还有一些其他可用的。 编译体验旨在在默认模式下提供最多的好处和最大的灵活性，上图是您在每种模式下获得模型的特点。...，在使用 torch.compile 生成编译模型后，在实际启用模型服务之前最好运行一些预热步骤。...我们可以看到，即使序列的长度从 4 一直动态变化到 256，编译模式也能够始终比 eager 快 40%。在不支持动态形状的情况下，常见的解决方法是填充到最接近的 2 的幂。...DeepSpeed 和 Horovod 尚未经过测试，我们希望尽快启用它们。 手动梯度检查点（即torch.utils.checkpoint*）正在开发中，预计将在不久的将来启用。
首先，PyTorch 2.0 引入了 torch.compile，这是一种编译模式，可以在不更改模型代码的情况下加速模型。...在 163 个开源模型中，torch.compile 在 93% 的情况下都有效，模型在 NVIDIA A100 GPU 上的训练速度提高了 43%。..._dynamo.NNOptimizedModule 「mode」指定编译器在编译时应该优化的内容。 default 是一种预设模式，它试图在不花费太长时间或使用额外内存的情况下高效编译。...max-autotune 编译很长时间，试图为你提供它所能生成的最快的代码。 「dynamic」模式指定是否为 Dynamic Shapes 启用代码路径。某些编译器优化不能应用于动态形状的程序。...默认情况下使用 TorchInductor，但还有其他一些可用的工具。 编译体验想要在默认模式中提供最大的好处和最大的灵活性。 常见问答 1、什么是 PT 2.0？
在大多数情况下，上述 cudatoolkit 是可以满足 Pytorch 等框架的使用需求的。...默认情况下，系统并不存在对环境变量 CUDA_HOME 设置，故而 Pytorch 运行时默认检查的是 Linux 环境中固定路径 /usr/local/cuda 所指向的 cuda 目录。...torch.version.cuda 是位于 torch/version.py 中的一个变量， Pytorch 在基于源码进行编译时，通过 tools/setup_helpers/cuda.py 来确定编译...66).在进行 Pytorch 源码编译时，根目录下的 setup.py 会调用上述代码，确定编译 Pytorch 所使用的 cuda 目录和版本号，并使用获得的信息修改 torch/version.py...上述 torch.version.cuda 输出的信息即为编译该发行版 Pytorch 时所使用的 cuda 信息。
0.10.1 + cu11.1 此处一定要安装 1.8 以上的torch 因为 mmcv 在CUDA 11.1 下仅支持 1.8, 1.9版本的 torch CUDA torch 1.9 torch...其中TORCH_CUDA_ARCH_LIST一项表示的是显卡算力，可以在官网查询，我的查不到，可以用CUDA工具查询： 执行： C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing...，35个 在 mmcv 文件夹里会有一个 _ext.cp38-win_amd64.pyd文件生成 正常情况下整个过程纵享丝滑，不需要改任何源码 pyd文件 分享我编译的_ext.cp38-...文件即可 编译时设置不同的算力值会生成不同算力的pyd文件 文件名：_ext.cp38-win_amd64.pyd 由 960M 显卡编译（算力 5.0） 由 960M 显卡编译（算力 6.1）...由 960M 显卡编译（算力 7.5） 由 960M 显卡编译（适用于算力 3.5 3.7 5.0 5.2 6.0 6.1 7.0 7.5） 前提是CUDA、python、torch、显卡算力等版本需要和我一致才能用
将CUDA的路径添加到环境变量中 安装完成，需要将CUDA的路径添加到你的系统环境变量中。...然而，这个优化只适用于一些性能关键的操作，对于其他操作可能并没有启用这些指令。...如果你希望在其他操作中也启用这些指令，你需要重新编译TensorFlow，并使用相应的编译器标志来启用AVX和AVX2指令集。...PyTorch Versions | PyTorch https://pytorch.org/get-started/previous-versions/ 10.1 1. pip安装 pip install torch...==1.8.1+cu101 torchvision==0.9.1+cu101 torchaudio==0.8.1 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
在大多数情况下，默认的Inductor后端似乎能够提供最佳的训练性能结果。...device = torch.cuda.current_device() model = build_model() model = torch.compile(model)...在图中包含损失函数 通过使用torch.compile调用包装PyTorch模型(或函数)来启用graph模式。但是损失函数不是编译调用的一部分，也不是生成图的一部分。...torch.compile(loss_function) 这个方法的缺点是损失函数的编译图与模型的编译图不相交，但是它的优点非常明显，就是简单。...这两种选项的性能提升幅度大致相同都是8%，也就是说，对loss进行编译也是优化的一个重要部分。 动态形状 官方也说了torch.compile对动态形状的模型的编译支持是有限的。
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