步骤
首先查看自己设备的cuda版本
#如下linux指令都可以,主要还是以nvidia-smi为主
nvidia-smi
nvcc -V
用的python版本是3.8
torch版本用的1.12.1+cu113
torch网址:https://pytorch.org/get-started/previous-versions/
安装完后发现出现如下问题:
import torch
print(torch.__version__) # 查看pytorch安装的版本号
print(torch.cuda.is_available()) # 查看cuda是否可用。True为可用,即是gpu版本pytorch
print(torch.cuda.get_device_name()) # 返回GPU型号
print(torch.cuda.device_count()) # 返回可以用的cuda(GPU)数量,0代表一个
print(torch.version.cuda)
运行发现GPU数量为1,原本应该是8.
解决方案
在linux指令里面输入:
#GPU的数量export CUDA_VISIBLE_DEVICES=[GPU的个数]
#eg. 8卡就用下语句
export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3,4,5,6,7
#4卡
export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3
重新运行后可以看到GPU的数量为8.
export CUDA_VISIBLE_DEVICES=device_ids例如,要将环境变量设置为使用设备 0 和 1,可以执行以下命令:export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1如果要使用所有可见的设备,可以将 `device_ids` 设置为空:export CUDA_VISIBLE_DEVICES=这将清除 `CUDA_VISIBLE_DEVICES` 环境变量,使所有可见的设备都可用。