这篇文章将为大家详细讲解有关pytorch多GPU并行运算的实现，文章内容质量较高，因此小编分享给大家做个参考，希望大家阅读完这篇文章后对相关知识有一定的了解。
Pytorch多GPU运行
设置可用GPU环境变量。例如，使用0号和1号GPU'
os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = '0,1'
设置模型参数放置到多个GPU上。在pytorch2.0之后的版本中，多GPU运行变得十分方便，先将模型的参数设置并行
if torch.cuda.device_count() > 1:
print("Let's use", torch.cuda.device_count(), "GPUs!")
model = nn.DataParallel(model)将模型参数设置使用GPU运行
if torch.cuda.is_available(): model.cuda()
踩坑记录
在训练中，需要使用验证集/测试集对目前的准确率进行测试，验证集/测试集的加载也会占用部分显存，所以在训练开始时，不要将所有显存都几乎占满，稍微留一些显存给训练过程中的测试环节
pytorch并行后，假设batchsize设置为64，表示每张并行使用的GPU都使用batchsize=64来计算（单张卡使用时，使用batchsize=64比较合适时，多张卡并行时，batchsize仍为64比较合适，而不是64*并行卡数）。
关于pytorch多GPU并行运算的实现就分享到这里了，希望以上内容可以对大家有一定的帮助，可以学到更多知识。如果觉得文章不错，可以把它分享出去让更多的人看到。
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