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這篇文章將為大家詳細講解有關pytorch多GPU并行運算的實現，文章內容質量較高，因此小編分享給大家做個參考，希望大家閱讀完這篇文章后對相關知識有一定的了解。
Pytorch多GPU運行
設置可用GPU環境變量。例如，使用0號和1號GPU'
os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = '0,1'
設置模型參數放置到多個GPU上。在pytorch2.0之后的版本中，多GPU運行變得十分方便，先將模型的參數設置并行
if torch.cuda.device_count() > 1:
print("Let's use", torch.cuda.device_count(), "GPUs!")
model = nn.DataParallel(model)將模型參數設置使用GPU運行
if torch.cuda.is_available(): model.cuda()
踩坑記錄
在訓練中，需要使用驗證集/測試集對目前的準確率進行測試，驗證集/測試集的加載也會占用部分顯存，所以在訓練開始時，不要將所有顯存都幾乎占滿，稍微留一些顯存給訓練過程中的測試環節
pytorch并行后，假設batchsize設置為64，表示每張并行使用的GPU都使用batchsize=64來計算（單張卡使用時，使用batchsize=64比較合適時，多張卡并行時，batchsize仍為64比較合適，而不是64*并行卡數）。
關于pytorch多GPU并行運算的實現就分享到這里了，希望以上內容可以對大家有一定的幫助，可以學到更多知識。如果覺得文章不錯，可以把它分享出去讓更多的人看到。
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