# 在PyTorch中如何禁止GPU使用
PyTorch是一个深受欢迎的深度学习框架，其灵活性和易用性使其在科研和工业界都得到了广泛的应用。虽然GPU加速可以显著提高深度学习模型的训练速度，但在某些情况下，我们可能希望禁止使用GPU，强制所有计算在CPU上进行。本文将讲解在PyTorch中如何禁止GPU使用，并提供相关的代码示例。
## 为什么要禁止GPU使用？
1. **调试：** 在某些
1 使用单块GPU训练模型2 使用多卡(多GPU)训练模型2.1 nn.DataParallel原理2.2 实现代码(亲测有效)2.3 贴图展示2.4 模型保存和加载 1 使用单块GPU训练模型下面代码主要实现： 如何将tensor放入指定GPU上计算、如何将py文件放入指定GPU上执行import os
import torch
from torchvision import models
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2023-10-03 18:11:21
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目录一、安装显卡驱动1、查看显卡驱动型号2、下载显卡驱动3、查看GPU状态二、安装Visual Studio 2019三、安装CUDA1、下载对应版本的CUDA2、安装下载好的CUDA3、设置环境变量 四、安装cudnn五、安装anaconda六、安装PyTorch1、创建虚拟环境2、激活并进入虚拟环境3、安装PyTorch4、验证PyTorch是否安装成功注意：30系列的的显卡暂时不支
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2023-07-14 19:03:58
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目录一、创建虚拟环境二、下载安装包三、遇到的坑前言 文章主要介绍安装GPU版本的Pytorch，自己在安装种也遇到了不少坑，在这里一一例举。前提是安装好Anaconda和Pycharm和CUDA。不推荐通过官网获取命令直接安装，如果不换源，下载速度慢，我换了清华源后，下载的CUDA版本的，清华源由于没有CUDA版本，每次都会自动装CPU版本，若
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2023-09-20 06:57:21
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觉得有收获，决定把笔记分享出来，希望对你会有一点点帮助首先要创建环境，我试的版本是python = 3.6命令 conda create --name yourEnv python=3.6，我觉得应该是没所谓，3.7、3.8、3.9应该都可以然后，这里面会有一个坑！！！创建环境完成后，不要着急安装pytorch！！！去pip list看一下自己的环境中是不是已经装了pytorch 的cpu版本！！
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2023-07-24 23:48:53
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step0.安装基本要求有nvidia的独立显卡显卡算力超过3.1即可安装CUDA，在这里查询显卡算力step1.查看显卡驱动右键桌面开始按钮，如下图所示：找到设备管理器在设备管理器里面找到显示适配器找到自己的显卡右键点击，然后点击更新驱动程序然后选择自动搜索更新的驱动程序软件step2. 安装CUDA选择合适版本的CUDA（下面安装的是CUDA10.2）GeForce RTX 30系显卡只支持C
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2023-07-24 07:14:43
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torch.cuda.is_available() cuda是否可用； torch.cuda.device_count() 返回gpu数量； torch.cuda.get_device_name(0) 返回gpu名字，设备索引默认从0开始； torch.cuda.current_device()； cuda是nvidia gpu的编程接口，opencl是amd gpu的编程接口...
原创
2021-08-12 22:17:16
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废话不多说，请看正文！一、安装NVIDIA GPU显卡驱动1、准备工作1）、禁用BIOS中的secure boot，因为此方法使用第三方源安装显卡驱动，不禁止secure boot会导致安装的驱动不能使用，禁用也不会有多大安全隐患。2）、禁用nouveau，这是ubuntu默认使用的开源显卡驱动，和nvidia驱动一起使用可能导致黑屏，所以禁掉。2、禁用nouveau创建下面文件：$
最近由于项目原因，需要使用 Pytorch 进行深度学习的算法开发，于是采购了 Dell T640 服务器并搭载两张 Nvidia 的 GeForce RTX3090 GPU，服务器本身已安装好 Ubuntu18.04 系统和 Nvidia 显卡驱动，要想正常使用 GPU 版的 Pytorch，后续还需要手动安装 CUDA，Nvidia APEX 等。以下详细介绍踩坑全过程，很多地方理解不深，恳请
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2023-10-27 06:48:43
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目录一、前言二、安装CUDA三、安装cuDNN 四、安装Anacanda五、安装pytorch六、总结一、前言 最近因为需要安装GPU版本的Pytorch，所以自己在安装过程中也是想着写一篇博客，把整个过程记录下来，在整个过程中也遇到了不少的问题，查看了以往别人的一些解决方案，希望能够给遇到同样问题的提供一些参考。 如果大家
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2023-09-09 21:20:35
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1. 如何进行迁移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复制到GPU的显存中去。从而可以通过GPU来进行运算了。 1.1 判定使用GPU下载了对应的GPU版本的Pytorch之后，要确保GPU是可以进行使用的，通过torch.cuda.is_available()的返回值来进行判断。通过torch.cuda.device_count()可以获得能
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2023-08-08 12:08:39
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法一： device=torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
model=model.to(device)
x=x.to(device)
y=y.to(device) 法二：model=model.cuda()
x=x.cuda()
y=y.cuda() pytorch中单主机多GPUS训练和
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2023-11-18 22:51:50
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多GPU并行torch.nn.DataParallel使用非常简单，基本只需添加一行代码就可扩展到多GPU。如果想限制GPU使用，可以设置os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = "0, 2, 4"，注意程序执行时会对显卡进行重新编号，不一定跟实际完全对应。device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_availab
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2023-08-11 18:23:56
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文章目录一、Ubuntu 16.04下pytorch（GPU）的安装方法一：下载.whl文件并用pip安装（最方便）方法二（建议直接跳过）1. 创建单独的Anaconda环境！！2. 安装显卡驱动3. 安装CUDA 10.04. 安装与CUDA 10.0版本对应的Cudnn5. 安装Pytorch6. 检测pytorch是否安装成功二、 Win10下pytorch的pip安装1. 创建conda
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2023-09-12 17:29:27
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完整教程：深度学习环境配置（GPU条件&pytorch）如果是python小白，强烈推荐B站小土堆的视频，讲得很清晰（但需要花些时间）如果有些基础，跟着往下看就行。配置作用Anaconda灵活切换python运行环境、高效使用python包GPU软硬件：硬件基础（NVIDIA显卡）→安装显卡驱动程序→安装CUDAPytorch开源的python深度学习库Pycharm集成开发环境：编写及运
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2024-01-22 13:53:25
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本文记录了电脑环境基于pytorch安装配置GPU的过程。目录：一、查看驱动程序二、安装Pytorch+torchvision+torchaudio三、安装CUDA四、加入CUDNN库文件五、配置环境变量环境：win11+NVIDIA RTX4500+anaconda2.4.0+pycharm2022一、查看驱动程序版本1、nvidia 控制面板 查看【帮助】-》【系统信息】-》组件 CUDA 1
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2023-08-01 18:00:37
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上一期我们介绍了CUDA下载安装以及其总结，这一期教大家如何在Anaconda中使用CUDA来进行加速、神经网络依赖cuDNN的下载安装，以及下载和安装Pytorch-GPU安装包的三种方式(conda、pip、轮子)。 上一期我们介绍了CUDA下载和安装以及其总结，这一期教大家如何在VS和Anaconda
还未下载安装 CUDA 和 Anaconda，点击后面的 1,2
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2024-08-30 14:10:02
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pytorch的GPU环境配置真的是相当简单啊，想之前受tf环境配置折磨的日子，简直要发疯。接下来是具体操作流程：查看显卡信息。在cmd框框中输入dxdiag 即可。注：貌似只支持Nvidia 的独显。进入cuda官网进行下载，各项选择如下图，最后点击Download，安装时按照默认安装。 安装完之后，可进行命令行窗口，输入nvidia-smi，查看cuda是否成功安装，即查看cuda版
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2023-11-18 22:52:28
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报错情况报错一在任意python文件下运行这几行命令 1. print("是否可用：", torch.cuda.is_available()) # 查看GPU是否可用
2. print("GPU数量：", torch.cuda.device_count()) # 查看GPU数量
3. print("torch方法查看CUDA版本：", torch.version.cuda) # torch方法查
在线gpu加速服务器ATUODL，与pycharm连接使用教程ATUODLpycharm连接 最近做yolo系列在visdrone上的目标检测，对算力有一定的要求。所以同学推荐了一款超级实用超级便宜的在线GPU加速服务器。 ATUODL话不多说，上连接https://www.autodl.com/home 1.租用服务器。选择你需要的型号。然后创建。 创建后会在控制台，我的实例中显示： 开机：
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2024-02-04 20:26:49
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