Python命令行脚本里怎么灵活指定CPU或GPU设备?比如支持单设备和多GPU编号配置?
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最近将Pytorch程序迁移到GPU上去的一些工作和思考 环境:Ubuntu 16.04.3 Python版本:3.5.2 Pytorch版本:0.4.0 0. 序言 大家知道,在深度学习中使用GPU来对模型进行训练是可以通过并行化其计算来提高运行效率,这里就不多谈了。 最近申请到了实验室的服务器来跑程序,成功将我简陋的程序改成了“高大上”GPU版本。 看到网上总体来说少了很多介绍,这里决定将我的一些思考和工作记录下来。 1. 如何进行迁移 由于我使用的是Pytorch写的模型,网上给出了一个非常简单的转换方式: 对模型和相应的数据进行.cuda()处理。通过这种方式,我们就可以将内存中的数据
关于Tensorflow使用CPU报错的解决方式
如下所示,简单明了,希望能帮助到你 解决: Operation was explicitly assigned to /device:GPU:0 but available devices are [ /job:localhost/replica:0/task:0/cpu:0 ]. tf.app.Flags.DEFINE_boolean(‘clone_on_cpu’,False,’use CPUs to deploy clones.’) 改为: tf.app.Flags.DEFINE_boolean(‘clone_on_cpu’,True,’use CPUs to deploy clones.
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