关于#python#的问题：python跑深度学习想用GPU跑

python跑深度学习想用GPU跑

parser.add_argument('--device', default='', help='device id (i.e. 0 or 0,1) or cpu')
改这一行里面的默认有用吗

看你在什么环境下面

  • 这有个类似的问题, 你可以参考下: https://ask.csdn.net/questions/7555259
  • 这篇博客你也可以参考下：深度学习中GPU的使用（python）
  • 除此之外, 这篇博客: python 查看程序的GPU显存占用中的 显示GPU显存占用方法 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:

  • 以下回答由chatgpt基于相关博客总结生成:

    问题标题: 如何在Python中使用GPU运行深度学习模型

    问题内容: 我想在Python中使用GPU来运行深度学习模型。请问有什么方法可以实现吗？

    回答：

    在Python中使用GPU运行深度学习模型，可以通过以下几个步骤实现：

    1. 确定系统是否安装和配置了CUDA和cuDNN： 在使用GPU加速之前，首先需要在系统中安装并配置好NVIDIA的CUDA和cuDNN。在Linux系统中，可以使用nvidia-smi命令来查看GPU的信息和使用情况。在Windows系统中，可以使用NVIDIA-SMI来查看GPU Memory。

    2. 安装深度学习框架和GPU支持的库： 在Python中有一些常用的深度学习框架，例如TensorFlow和PyTorch。可以通过以下命令安装它们：

    markdown pip install tensorflow-gpu # 安装TensorFlow-GPU版本 pip install torch torchvision # 安装PyTorch

    这些库有对GPU进行支持，可以直接使用GPU进行加速运算。

    1. 设置GPU设备： 在Python中使用深度学习模型之前，需要设置并指定使用GPU设备。可以通过以下代码实现：

    ```python import tensorflow as tf

    # 定义使用GPU设备 gpus = tf.config.experimental.list_physical_devices('GPU') tf.config.experimental.set_memory_growth(gpus[0], True) # 或者指定使用的GPU设备 tf.config.experimental.set_visible_devices(gpus[0], 'GPU')

    # 进一步设置运算精度 tf.keras.backend.set_floatx('float32') ```

    以上代码片段中，首先通过list_physical_devices函数获取可用的GPU设备列表，然后使用set_memory_growth函数设置内存自动增长。还可以通过set_visible_devices函数指定使用的GPU设备，可以根据具体情况选择。

    1. 编写深度学习模型代码： 接下来，可以编写自己的深度学习模型代码。在模型的训练和推理过程中，会自动使用GPU设备进行运算，无需额外设置。

    至此，以上是在Python中使用GPU运行深度学习模型的基本步骤。根据实际情况，可以结合具体的深度学习框架和GPU支持的库进行进一步的优化和调整。如果还遇到其他问题，可以参考以上的参考资料或咨询相关的技术支持。