解决指定GPU运行和训练 python程序、深度学习单卡、多卡训练GPU设置【一文读懂】的具体操作步骤-CFANZ编程社区

指定GPU运行和训练 Python 程序，深度学习单卡、多卡训练GPU设置

在进行深度学习任务时，GPU的使用是提高训练速度和效果的重要手段之一。在Python中，我们可以通过一些方法来指定GPU的运行和训练。

指定GPU运行

当我们使用多个GPU进行训练时，有时需要手动指定程序运行在哪个GPU上。这可以通过设置CUDA_VISIBLE_DEVICES环境变量来实现。下面是一个示例代码：

import os

# 设置CUDA_VISIBLE_DEVICES环境变量，指定程序运行在第一块GPU上
os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '0'

# 后续的代码将会在第一块GPU上运行

在这个示例中，我们使用了os.environ来设置环境变量CUDA_VISIBLE_DEVICES，并将其值设为0，表示程序将会在第一块GPU上运行。

深度学习单卡训练GPU设置

在进行深度学习训练时，我们通常会使用GPU来加速模型的训练过程。下面是一个示例代码，展示了如何将深度学习模型加载到GPU上进行训练：

import torch

# 创建一个深度学习模型
model = MyModel()

# 将模型加载到GPU上
model = model.cuda()

# 定义损失函数和优化器
criterion = torch.nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)

# 加载训练数据
train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_dataset, batch_size=64, shuffle=True)

# 进行训练
for epoch in range(10):
    for images, labels in train_loader:
        # 将数据加载到GPU上
        images = images.cuda()
        labels = labels.cuda()
        
        # 前向传播
        outputs = model(images)
        loss = criterion(outputs, labels)
        
        # 反向传播和优化
        optimizer.zero_grad()
        loss.backward()
        optimizer.step()

在这个示例中，我们首先创建了一个深度学习模型MyModel，然后使用model.cuda()将模型加载到GPU上。接下来，我们定义了损失函数和优化器，并使用torch.utils.data.DataLoader加载训练数据。在训练过程中，我们将数据也加载到GPU上，通过images.cuda()和labels.cuda()实现。这样，模型的前向传播、计算损失和反向传播的过程都会在GPU上进行，加速了训练过程。

深度学习多卡训练GPU设置

当我们有多个GPU可用时，可以使用数据并行的方式在多个GPU上进行训练。下面是一个示例代码，展示了如何在多个GPU上进行深度学习模型的训练：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
import torch.nn.functional as F

# 定义一个多卡模型
class MultiGPUModel(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(MultiGPUModel, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=3, padding=1)
        self.conv2 = nn.Conv2d(64, 64, kernel_size=3, padding=1)
        self.fc1 = nn.Linear(64 * 16 * 16, 256)
        self.fc2 = nn.Linear(256, 10)

    def forward(self, x):
        x = F.relu(self.conv1(x))
        x = F.relu(self.conv2(x))
        x = x.view(x.size(0), -1)
        x = F.relu(self.fc1(x))
        x = self.fc2(x)
        return x

# 创建一个多卡模型实例
model = MultiGPUModel()

# 使用数据并行的方式在多个GPU上进行训练
model = nn.DataParallel(model)

# 将模型加载到GPU上
model = model.cuda()

# 定义损失函数和优化器
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)

# 加载训练数据
train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_dataset, batch_size=64, shuffle=True)