So verwenden Sie die GPU-Beschleunigung in Python

Ich habe viele Tutorials gelesen und die Verwendung von os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "1" oder export CUDA_VISIBLE_DEVICES=1 erwähnt.

Aber die Geschwindigkeit hat sich nicht verbessert, als ich es dem Code hinzugefügt habe Es hat lange gedauert, bis ich es gefunden habe. Das Problem ist, dass die beiden oben genannten Codezeilen nur funktionieren, wenn Ihr Computer über mehr als zwei GPUs verfügt!

Da mein Computer nur über eine GPU verfügt, muss ich den Parameter „1“ auf „0“ ändern, da sonst das Gerät „1“ nicht gefunden werden kann standardmäßig verwendet werden und die Geschwindigkeit wird nicht verbessert.

Wenn Sie das Python-Programm im Terminal ausführen, verwenden Sie den Befehl: CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python filename.py

Wenn Sie mehrere Karten haben und mehrere GPU-Trainings angeben möchten, können Sie dies festlegen Es sieht so aus:

def set_gpus(gpu_index):
    if type(gpu_index) == list:
        gpu_index = ','.join(str(_) for _ in gpu_index)
    if type(gpu_index) ==int:
        gpu_index = str(gpu_index)
    os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = gpu_index

Dies kann durch Aufrufen der Funktion set_gpu erreicht werden.

Beachten Sie unbedingt, dass CUDA_VISIBLE_DEVICES, alle! eins! individuell! Charakter! Mutter! Wenn Sie versehentlich CUDA_VISIBLE_DIVICES oder CUDA_VISIABLE_DEVICES schreiben, meldet der Code keinen Fehler, aber der GPU-Aufruf ist nicht erfolgreich,

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonSo verwenden Sie die GPU-Beschleunigung in Python. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!