要告诉PyTorch采用哪个CUDA版本,可以通过设置环境变量来实现。具体步骤如下:
x.x
10.2
CUDA_VISIBLE_DEVICES
关于PyTorch和CUDA的更多信息,可以参考腾讯云的相关产品和文档:
最近人工智能等多门课需要复现论文,近两年的论文很多都是Pytorch环境,所以,这里总结一下Pytorch的安装教程,做好最快、最简单、最好地完成安装。
可能有些朋友已经装了对应的Python版本和Conda了,我们先查看一下对应的版本。
注:虽有的卡驱动更新至较新版本,且CUDA Toolkit及PyTorch也可对应更新至新版本。但有的对应安装包无法使用,有可能是由于卡太旧的原因。
假设已经装好了pycharm、anaconda,并且新建了一个conda虚拟环境(我的虚拟环境名为pytorch)。接下来需要安装新版的显卡驱动,安装cuda、cudnn、pytorch和torchvision,这几个环境的版本互相关联,为了能使用更新的项目,尽量安装最新版本的环境。
对于深度学习初学者来说,配置深度学习的环境可能是一大难题,因此本文主要讲解CUDA; cuDNN; Pytorch 三者是什么,以及他们之间的依赖关系。
然后老师要求使用pytorch作为我们学习的工具,于是上官网查看相应的pytorch的版本:
PyTorch是Facebook团队于2017年1月发布的一个深度学习框架,虽然晚于TensorFlow、Keras等框架,但自发布之日起,其关注度就在不断上升,目前在GitHub上的热度已超过Theano、Caffe、MXNet等框架。
有不少比赛在赛后代码复现的环节需要以Docker的形式提交代码,甚至有些比赛每次提交都需要提交Docker这样做的好处则是使得测试集不可见,从而杜绝手工标注等违规操作,与此同时增加了提交的复杂度。
首先不用着急挑选CUDA的版本。我们先看下pytorch以及cuDNN的版本支持情况。
PyTorch是一个开源的Python机器学习库,其前身是著名的机器学习库Torch。2017年1月,由Facebook人工智能研究院(FAIR)基于Torch推出了PyTorch,它是一个面向Python语言的深度学习框架,不仅能够实现强大的GPU加速,同时还支持动态神经网络,这是很多主流深度学习框架比如Tensorflow等都不支持的。PyTorch既可以看作加入了GPU支持的numpy,同时也可以看成一个拥有自动求导功能的强大的深度神经网络。除了Facebook外,它已经被Twitter、CMU和Salesforce等机构采用。作为经典机器学习库Torch的端口,PyTorch 为 Python 语言使用者提供了舒适的深度学习开发选择。
因工作原因,原来的台式机工作站发生了变更,除了GPU显卡(NVIDIA GeForce GTX 1660显卡变成了NVIDIA Quadro P2200显卡)以外,其他配置都差不多,从网上查阅NVIDIA Quadro P2200相当于NVIDIA GeForce GTX 1660显卡。
PyTorch简介 在2017年1月18日,facebook下的Torch7团队宣布PyTorch开源后就引来了剧烈的反响。PyTorch 是 Torch 在 Python 上的衍生版本。Torch 是一个使用 Lua 语言的神经网络库, Torch 很好用, 但是 Lua 流行度不够, 所以facebook开发团队将 Lua 的 Torch 移植到了更流行的语言 Python 上,推出了PyTorch 。
查看官网是否匹配。地址:https://developer.nvidia.com/cuda-gpus **
原题 | Speed Up your Algorithms Part 1 — PyTorch
选自medium 作者:Kaiyu Yue 机器之心编译 编辑:陈 训练大模型时,如何优雅地减少 GPU 内存消耗?你不妨试试这个 TorchShard 库,兼具模型并行与数据并行等特点,还具有与 PyTorch 相同的 API 设计。 模型并行性能够促进视觉任务的性能。但是目前,还没有一个标准库可以让我们像采用混合精度等其他 SOTA 技术那样轻松地采用模型并行性。 最近,马里兰大学帕克分校计算机科学系的研究者 Kaiyu Yue 开源了一个工具TorchShard,这是一个轻量级的引擎,用于将 Py
https://pytorch.org/tutorials/beginner/deep_learning_60min_blitz.html
关注并星标 从此不迷路 计算机视觉研究院 公众号ID|ComputerVisionGzq 学习群|扫码在主页获取加入方式 今天分享的内容来自CSDN——成都_小吴,该同学撰写的一篇关于Yolov5桌面应用的开发工作,有兴趣的同学可以关注CSDN!具体文章链接:https://blog.csdn.net/qq_52859223/article/details/122982212 计算机视觉研究院专栏 作者:Edison_G 本文主要讲解几个部分,(适合一些在读的研究生啥也不会然后接到一些项目无从下手
随着对话系统和推荐系统的快速发展,新方向——对话推荐系统(Conversational Recommender System,简称CRS)也开始了蓬勃发展,其关注于如何通过基于自然语言的对话来获得用户的意图和偏好,以实现精准推荐。但是现有的CRS相关数据集和模型在建模场景、最终目标和使用技术等方面存在一定差异,使得研究者们很难对这些模型进行统一的评测对比。对于科研新手来说,更是难以在这些模型和数据集中抉择并快速搭建CRS系统。
关注并星标 从此不迷路 计算机视觉研究院 公众号ID|ComputerVisionGzq 学习群|扫码在主页获取加入方式 今天分享的内容来自CSDN——成都_小吴,该同学撰写的一篇关于Yolov5桌面应用的开发工作,有兴趣的同学可以关注CSDN!具体文章链接:https://blog.csdn.net/qq_52859223/article/details/122982212 计算机视觉研究院专栏 作者:Edison_G 本文主要讲解几个部分,(适合一些在读的研究生啥也不会然后接到一些项目无从下手,
由于课题的原因,笔者主要通过 Pytorch 框架进行深度学习相关的学习和实验。在运行和学习网络上的 Pytorch 应用代码的过程中,不少项目会标注作者在运行和实验时所使用的 Pytorch 和 cuda 版本信息。由于 Pytorch 和 cuda 版本的更新较快,可能出现程序的编译和运行需要之前版本的 Pytorch 和 cuda 进行运行环境支持的情况。比如笔者遇到的某个项目中编写了 CUDAExtension 拓展,而其中使用的 cuda 接口函数在新版本的 cuda 中做了修改,使得直接使用系统上已有的新版本 cuda 时会无法编译使用。
在进行深度学习开发时,GPU加速可以提升我们开发的效率,速度的对比可以参照笔者这篇博文:[深度应用]·主流深度学习硬件速度对比(CPU,GPU,TPU)结论:通过对比看出相较于普通比较笔记本的(i5 8250u)CPU,一个入门级显卡(GPU MX150)可以提升8倍左右的速度,而高性能的显卡(GPU GTX1080ti)可以提升80倍的速度,如果采用多个GPU将会获得更快速度,所以经常用于训练的话还是建议使用GPU。
首先安装python环境,推荐Anaconda+jupyter,而不是Pycharm
官方地址:https://pytorch.org/get-started/previous-versions/
torch.cuda.get_device_name(0) 返回gpu名字,设备索引默认从0开始;
前不久刚刚入手了一台新电脑,显卡为RTX3060,在安装环境的时候,踩了不少坑,现在将经验总结如下:
参考链接:INSTALLING PREVIOUS VERSIONS OF PYTORCH 解决PyTorch与CUDA版本不匹配
在本教程中,我们将为您提供在Windows、Mac和Linux系统上安装和配置GPU版本的PyTorch(CUDA 12.1)的详细步骤。我们将使用清华大学开源软件镜像站作为软件源以加快下载速度。通过按照以下教程,您将轻松完成GPU版本PyTorch的安装,为深度学习任务做好准备。
登录anaconda的官网下载,anaconda是一个集成的工具软件不需要我们再次下载。anaconda官网
在我刚刚发的【2024保姆级图文教程】深度学习GPU环境搭建:Win11+CUDA 11.7+Pytorch1.12.1+Anaconda 深度学习环境配置 文章中(跳转链接:保姆级教程深度学习环境)
本教程将为您提供在Windows、Mac和Linux系统上安装和配置GPU版本的PyTorch(CUDA 12.1)的详细步骤。我们将使用清华大学开源软件镜像站作为软件源以加快下载速度。在今天的学习中,您将学会如何在不同操作系统上轻松安装和配置深度学习框架PyTorch,为您的AI项目做好准备。
最近在刚从tensorflow转入pytorch,对于自定义的nn.Module 碰到了个问题,即使把模组 modle=Model().cuda(),里面的子Module的parameter都没有被放入cuda,导致输入是torch.cuda.FloatTensor,但是比如CNN的weight却还是torch.FloatTensor
Distributed data parallel training in Pytorchyangkky.github.io
特别是大部分的方法,都是让你去pytorch官网的这个链接,用选择器生成一个pip/conda命令。你点进去可能就傻眼了:
看到标题,可能很多人会不太可能实现,因为 PyTorch 官网和 TensorFlow 官网最新版本的框架对 GPU 版本的 CUDA 版本的要求不一样,即使使用 Python 虚拟环境也是不可能把不同版本的 CUDA 做隔离,因为 CUDA 和 Python 虚拟环境没有一点关系!即使如此,我们还是可以把两个框架的 GPU 版本都装上,只不过不能安装两个框架的最新版本!
对于深度学习新手和入门不久的同学来说,在安装PyTorch和torchvision 时经常会遇到各种各样的问题。这些问题可能包括但不限于:
在正式开始前,我们需要了解 PyTorch 如何自定义module。这其中,最常见的就是在 python 中继承torch.nn.Module,用 PyTorch 中已有的 operator 来组装成自己的模块。这种方式实现简单,但是,计算效率却未必最佳,另外,如果我们想实现的功能过于复杂,可能 PyTorch 中那些已有的函数也没法满足我们的要求。这时,用 C、C++、CUDA 来扩展 PyTorch 的模块就是最佳的选择了。
3月5日更新ubuntu下pytorch1.0.1安装方法(Ubuntu16.04+CUDA9.0+PyTorch1.0.1)
记录时间:2021年1月31日 版本:Ubuntu20.04、cuda11.0、cudnn对应的版本、pytorch对应的版本。我的电脑安装win10+Ubuntu20.04双系统,中途会重启进入windows系统进行一些下载。
这份演讲是为用过 PyTorch并且有心为 PyTorch 做贡献但却被 PyTorch 那庞大的 C++ 代码库劝退的人提供的。没必要说谎:PyTorch 代码库有时候确实让人难以招架。
当您在使用 PyTorch 进行深度学习应用时,有时会遇到下面这个错误信息:“Attempting to deserialize object on a CUDA device but torch.cuda.is_available() is False”。本文将为您解释这个错误的原因以及如何解决它。
MMDetection V1.0版本发布以来,就获得很多用户的喜欢,发布以来,其中有不少有价值的建议,同时也有很多开发者贡献代码,在2020年5月6日,发布了MMDetection V2.0。
本文章基于李沐老师的《动手学深度学习》(pytorch版),在此学习观礼膜拜。 课程主页:https://courses.d2l.ai/zh-v2 教材: https://zh-v2.d2l.ai
在安装使用 detectron2 的时候碰到**Kernel not compiled with GPU support **问题,前后拖了好久都没解决,现总结一下以备以后查阅。
PyTorch以前的版本的安装说明(pytorch、torchvision、cudatoolkit对应版本): https://pytorch.org/get-started/previous-versions/
PyTorch进行神经网络的学习十分有用, 但是,其在中国大陆的安装包下载十分缓慢。这里介绍一下我在Windows10中安装PyTorch的过程与建议。
之前⼀直使⽤ Tensorflow 训练模型,第⼀次训练Pytorch模型的时候,发现速度很慢,仔细观察,发现GPU 内存占⽤为0,基本没有使⽤GPU。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云