PyTorch中使用指定的GPU

pytorch預設使用從0開始的gpu，如果gpu0正在執行程式，需要指定其他gpu。

有如下兩種方法來指定需要使用的gpu。

1. 類似tensorflow指定gpu的方式，使用cuda_visible_devices。

1.1 直接終端中設定：

cuda_visible_devices=1 python my_script.py

1.2 python**中設定：

importos

os.environ["cuda_visible_devices"] = "2"

2. 使用函式 set_device

import torch

torch.cuda.set_device(
id)

該函式見 pytorch-master\torch\cuda\__init__.py。

不過官方建議使用cuda_visible_devices，不建議使用 set_device 函式。

PyTorch中使用指定的GPU

pytorch預設使用從0開始的gpu，如果gpu0正在執行程式，需要指定其他gpu。有如下兩種方法來指定需要使用的gpu。1.類似tensorflow指定gpu的方式，使用cuda visible devices。1.1 直接終端中設定 cuda visible devices 1 python ...

Pytorch中使用backward 求導詳解

backward 是pytorch中用來求梯度的方法，可以分為三種情況來使用。此時可以直接使用out.backwark import torch from torch.autograd import variable 生成乙個內容為 2,3 的張量，varibale 預設是不要求梯度的，如果要求梯度...

在Pytorch中使用tensorboard

在pytorch中使用tensorboard的方法也挺簡單，如果要看網路結構和訓練損失的話基本上和在tf中使用是差不多的。import torch.nn as nn import torch.nn.functional as f import torch.optim as optim import ...