Comment utiliser l'accélération GPU en Python

J'ai lu de nombreux tutoriels et mentionné l'utilisation de os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "1" ou export CUDA_VISIBLE_DEVICES=1

Mais la vitesse ne s'est pas améliorée lorsque je l'ai ajouté au code. J'ai mis beaucoup de temps à le trouver. Le problème est que les deux lignes de code ci-dessus ne fonctionnent que lorsque votre ordinateur possède plus de deux GPU !

Comme mon ordinateur n'a qu'un seul GPU, je dois changer le paramètre "1" en "0", sinon le périphérique "1" ne sera pas trouvé. Le CPU sera introuvable. sera utilisé par défaut et la vitesse ne sera pas améliorée.

Si vous exécutez le programme python dans le terminal, utilisez la commande : CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python filename.py

Si vous avez plusieurs cartes et souhaitez spécifier plusieurs entraînements GPU, vous pouvez définir c'est comme ça :

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

Cela peut être réalisé en appelant la fonction set_gpu.

Assurez-vous de noter que CUDA_VISIBLE_DEVICES, chaque ! un! individuel! Personnage! mère! Il doit être écrit complètement correctement. Si vous écrivez accidentellement CUDA_VISIBLE_DIVICES ou CUDA_VISIABLE_DEVICES, le code ne signalera pas d'erreur, mais l'appel GPU échouera,

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!