毛毛斯� 2024-04-23 11:11 采纳率: 34.2%
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电脑有两个GPU,GPU0和GPU1

电脑有两个GPU,GPU0和GPU1,这两个分别是什么意思呀,还有就是想问问要是想下载pytorch 的GPU版这种情况下下载完之后能用吗
GPU1:

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GPU0:

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7条回答

  • 专家-赤兔[在线] 全栈领域优质创作者 2024-04-23 11:11
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    引自免费微信小程序:皆我百晓生

    在您的计算机上,您拥有两个不同的GPU(图形处理器)。这些GPU可能来自不同的制造商,并且它们各自具有不同的性能规格。在Windows系统中,您可以通过任务管理器查看这些GPU的信息。

    GPU0和GPU1是操作系统对这些独立显卡的标识符。简单来说,GPU0通常是第一个被检测到的GPU,而GPU1则是第二个。在多GPU系统中,您可以选择让应用程序利用单个GPU工作,也可以通过技术如NVIDIA CUDA或AMD的Mantle API实现双GPU协同工作,提高某些计算密集型应用的性能。

    对于PyTorch的安装,如果您想要使用GPU版本,您需要确保已经安装了支持CUDA的PyTorch版本。CUDA是NVIDIA提供的一套用于加速GPU计算的工具包。首先,访问PyTorch官方网站[1],找到与您系统兼容的CUDA版本的PyTorch安装指南。这里有一个例子,假设您正在使用Python 3.8,Windows 10,并且有CUDA 11.1和cuDNN 8.0可用:

    pip install torch==1.9.0+cu111 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
    pip install torchvision==0.10.0+cu111 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
    

    这段代码会安装对应CUDA版本的PyTorch和 torchvision库。请根据实际的CUDA和cuDNN版本替换上述命令中的版本号。

    一旦安装完成,您就可以在Python中检查是否成功启用GPU。可以使用以下代码片段:

    import torch
    
    print(torch.cuda.is_available())  # 输出True表示已正确安装并连接GPU
    device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
    print(device)
    

    这将输出GPU的可用性以及当前使用的设备(如果是GPU,则显示cuda:0,否则显示cpu)。注意,cuda:0指的是第一个GPU,如果有多个GPU,后续的编号依次类推(例如,第二个GPU可能是cuda:1)。

    至于任务管理器中显示的性能数据,这是关于GPU使用情况的实时监控。比如,GPU的占有率、温度、内存使用等。当您运行一个使用GPU的应用时,这些值可能会有所变化。图1和图2显示的是不同时间点的GPU使用情况,可以看到GPU 0和GPU 1的占用率、内存使用量等信息。

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  • 浪客 2024-04-23 12:34
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    晚上好🌙🌙🌙
    本答案参考ChatGPT-3.5

    电脑有两个GPU,其中GPU0和GPU1分别是两张不同的显卡。如果想下载pytorch的GPU版,则首先需要检查电脑的显卡是否支持CUDA。如果支持,则可以通过以下步骤下载和安装pytorch的GPU版:

    1. 打开Anaconda Prompt或者命令行工具,输入以下命令安装pytorch:

      pip install torch torchvision torchaudio -f https://download.pytorch.org/whl/cuXXX/torch_stable.html
      

      注意:上述命令中的XXX应替换为你电脑所使用的CUDA版本号。

    2. 安装完成后,在Python中可以通过以下语句检查pytorch是否已经安装成功:

      import torch
      print(torch.cuda.is_available())
      

      如果返回值为True,则表示pytorch已经安装成功并且可以使用GPU进行计算。

    3. 在代码中使用GPU进行计算,可以通过以下语句实现:

      device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
      model = YourModel().to(device)
      

      注意:在使用GPU计算时,需要将模型和数据移动到GPU上进行计算,可以通过调用.to(device)方法来实现。

    评论
  • 码农阿豪@新空间代码工作室 Java领域优质创作者 2024-04-23 11:12
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    让阿豪来帮你解答,本回答参考chatgpt3.5编写提供,如果还有疑问可以评论或留言
    回答: GPU表示图形处理器,是电脑中用于加速图形和视频处理的芯片,也可以用于深度学习等计算密集型任务。GPU0和GPU1是电脑中两个不同的显卡设备,可以分别处理不同的任务,或者同时协同处理任务以提升性能。 下载pytorch的GPU版之后,如果电脑中存在GPU设备,那么就可以利用GPU来进行深度学习任务的加速。需要注意的是,使用GPU版的pytorch需要在代码中指定将Tensor数据放到GPU上进行计算,否则将默认使用CPU进行计算。以下是使用pytorch的GPU版进行mnist手写字符识别的代码示例:
    import torch
    import torch.nn as nn
    import torch.optim as optim
    from torch.autograd import Variable
    import torchvision.datasets as dset
    import torchvision.transforms as transforms
    # step 1: 定义设备
    use_cuda = True
    device = torch.device("cuda" if use_cuda else "cpu")
    # step 2:载入数据
    transform = transforms.Compose([transforms.ToTensor(), transforms.Normalize((0.5,), (1.0,))])
    train_root = './data/mnist_train'
    test_root = './data/mnist_test'
    train_set = dset.MNIST(root=train_root, train=True, transform=transform, download=True)
    test_set = dset.MNIST(root=test_root, train=False, transform=transform, download=True)
    kwargs = {'num_workers': 1, 'pin_memory': True} if use_cuda else {}
    train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_set, batch_size=100, shuffle=True, **kwargs)
    test_loader = torch.utils.data.DataLoader(test_set, batch_size=100, shuffle=False, **kwargs)
    # step 3:定义模型
    class Model(nn.Module):
        def __init__(self):
            super(Model, self).__init__()
            self.deconv1 = nn.ConvTranspose2d(100, 32 * 8, 7, 1, 0)
            self.bn1 = nn.BatchNorm2d(32 * 8)
            self.deconv2 = nn.ConvTranspose2d(32 * 8, 32 * 4, 4, 2, 1)
            self.bn2 = nn.BatchNorm2d(32 * 4)
            self.deconv3 = nn.ConvTranspose2d(32 * 4, 32 * 2, 4, 2, 1)
            self.bn3 = nn.BatchNorm2d(32 * 2)
            self.deconv4 = nn.ConvTranspose2d(32 * 2, 1, 4, 2, 1)
            
        def forward(self, x):
            x = nn.functional.relu(self.bn1(self.deconv1(x)))
            x = nn.functional.relu(self.bn2(self.deconv2(x)))
            x = nn.functional.relu(self.bn3(self.deconv3(x)))
            x = nn.functional.tanh(self.deconv4(x))
            return x
    model = Model().to(device)
    # step 4:定义优化器和损失函数
    criterion = nn.CrossEntropyLoss()
    optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01, momentum=0.5)
    # step 5:训练模型
    def train(epoch):
        model.train()
        for batch_idx, (data, target) in enumerate(train_loader):
            data, target = Variable(data.to(device)), Variable(target.to(device))
            optimizer.zero_grad()
            output = model(data)
            loss = criterion(output, target)
            loss.backward()
            optimizer.step()
            if batch_idx % 100 == 0:
                print('Train Epoch: {} [{}/{} ({:.0f}%)]\tLoss: {:.6f}'.format(
                    epoch, batch_idx * len(data), len(train_loader.dataset),
                    100. * batch_idx / len(train_loader), loss.item()))
    # step 6:测试模型
    def test():
        model.eval()
        test_loss = 0
        correct = 0
        with torch.no_grad():
            for data, target in test_loader:
                data, target = Variable(data.to(device)), Variable(target.to(device))
                output = model(data)
                test_loss += criterion(output, target).item() # sum up batch loss
                pred = output.max(1, keepdim=True)[1] # get the index of the max log-probability
                correct += pred.eq(target.view_as(pred)).sum().item()
        test_loss /= len(test_loader.dataset)
        print('\nTest set: Average loss: {:.4f}, Accuracy: {}/{} ({:.0f}%)\n'.format(
            test_loss, correct, len(test_loader.dataset),
            100. * correct / len(test_loader.dataset)))
    for epoch in range(10):
        train(epoch)
        test()
    

    在以上代码中,use_cuda变量控制是否使用GPU计算;在step 1中,如果use_cuda为True,则将模型和数据移动到GPU上进行计算。在step 5和step 6中,将数据和模型转换到GPU上。

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    评论
  • writeBig 2024-04-23 11:17
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    看驱动的版本和CUDA的版本,下载对应的pytorch

    评论
  • CSDN-Ada助手 CSDN-AI 官方账号 2024-04-23 14:35
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    【相关推荐】



    • 这有个类似的问题, 你可以参考下: https://ask.csdn.net/questions/7760018
    • 你也可以参考下这篇文章:查看GPU信息,设置指定的GPU,pytorch移动到指定GPU操作
    • 除此之外, 这篇博客: pytorch学习笔记(6):GPU和如何保存加载模型中的 1、GPU在炼丹中如何使用 部分也许能够解决你的问题, 你可以仔细阅读以下内容或跳转源博客中阅读:

      GPU 擅长并行式的图像计算,而张量本身和图像一样都是矩阵计算,所以对于 tensor 的计算,GPU 本身就有得天独厚的优势。再加上并行式的训练方式,可以有效的节约训练时候的时间消耗。
      那么我们怎么在训练过程中使用 GPU 呢?

      首先安装 pytorch 的时候在官网需要选择 cuda 的版本,这里我们不多赘述。然后通过下面的代码查看你的电脑是否支持 GPU,以及是否安装成功。

      torch.cuda.is_available()
      

      如果显示为 True,则说明安装成功过,我们就可以接下来学习如何使用你的这张显卡了。

      在使用 GPU 的过程中,其实主要就是两部分需要放到 GPU 上:模型和数据。所以我们现在来学习如何将这两部分放到 GPU 上。

      device = "cuda:0"
      cnn.to(device)
      images = images.to(device)
      labels = labels.to(device)
      

      这里的 cuda:0 是我们指定了使用哪张显卡,在单卡情况下,一般这里的标号就是 0,所以 device 变量相当于我们指定了显卡。接下来 cnn 是我们定义的网络模型,直接加后缀的 .to(device) 就可以将网络放到 GPU 中了。严格的讲是将所有网络的参数和缓存放到 GPU 中。

      最后的 images 和 labels 也是同样的道理,将对应的数据放到 GPU 中。这也就是为什么我们在选择显卡的时候需要注意显存的大小,它决定了我们可以放进去多少数据。

      在测试的时候也是同样的道理,需要将数据存到 GPU 中,最后预测的结果也是在 GPU 中,如果需要将其拿到 CPU 上来和其它数据进行交互的话,我们就需要按照下面代码的样子进行处理:

      pred_y = pred_y.cpu()
      

    如果你已经解决了该问题, 非常希望你能够分享一下解决方案, 写成博客, 将相关链接放在评论区, 以帮助更多的人 ^-^
    评论
  • GISer Liu 2024-04-23 21:44
    关注

    该回答引用自GPT-3.5,由博主GISer Liu编写:

    根据你的问题描述,电脑上有两个GPU,分别为GPU0和GPU1。一般情况下,这代表两个不同的显卡。在深度学习和机器学习领域,使用GPU来加速模型的训练是很常见的,因为GPU相比于CPU能够提供更好的并行计算能力,从而加快训练速度。
    对于你的问题:

    1. GPU0和GPU1通常表示物理上的两个不同的显卡设备。在某些情况下,比如在笔记本电脑上,这两个GPU可能代表集成显卡和独立显卡。在桌面电脑上,它们可能代表两个独立的显卡插槽或者多卡配置。
    2. 下载PyTorch的GPU版之后,通常可以在两个GPU上进行使用。PyTorch支持GPU加速,你可以在代码中指定使用哪个GPU,或者让PyTorch自动选择可用的GPU。在多GPU环境下,可以使用torch.cuda.device()来指定使用的GPU设备,或者使用torch.cuda.set_device()来设置默认的GPU设备。如果你的系统有多个GPU,PyTorch会默认使用第一个可用的GPU,除非你进行了其他指定。
      以下是一个示例代码,展示如何在PyTorch中使用多个GPU:
      pythonCopy code
      import torch
      # 检查系统中的GPU数量
      print(torch.cuda.device_count())
      # 设置默认的GPU设备
      torch.cuda.set_device(1)  # 选择GPU1
      device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
      # 在指定的GPU上创建一个Tensor
      x = torch.tensor([1, 2, 3]).to(device)
      # 在指定的GPU上进行张量计算
      y = x + 2
      print(y)
      
      在这个示例中,我们首先检查系统中可用的GPU数量,然后选择使用GPU1作为默认设备。接着,我们将张量x移到选择的GPU上,并在该GPU上进行了计算。这样就可以利用多GPU加速了。
      希望这能帮到你!

    如果该回答解决了您的问题,请采纳!如果没有,请私信联系或评论您的疑惑

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