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在PyTorch中,可以使用torch.cuda.set_device()
方法来指定GPU训练环境变量。以下是具体步骤:
- 首先,导入
torch
和torch.cuda
模块:
import torch import torch.cuda
- 然后,可以使用
torch.cuda.set_device()
方法指定使用的GPU设备。例如,如果要使用第一个GPU设备,可以这样设置:
torch.cuda.set_device(0)
- 接下来,可以在定义模型之前调用
torch.cuda.set_device()
方法,确保模型和数据都在指定的GPU上进行训练。
torch.cuda.set_device(0) model = Model()
这样就可以在PyTorch中指定GPU训练环境变量了。需要注意的是,如果要在多个GPU上进行训练,可以使用torch.nn.DataParallel
或torch.nn.parallel.DistributedDataParallel
来实现多GPU并行训练。