autodl使用两卡运行
时间: 2024-12-28 18:28:00 浏览: 706
### 如何在 AutoDL 中配置两块 GPU 进行模型训练
#### 配置多GPU环境
为了利用多个GPU加速模型训练,在AutoDL平台上选择具有两个或更多GPU的实例非常重要。当创建计算资源时,应特别注意所选机器配备有两个可用的GPU设备[^1]。
#### 修改训练脚本以启用多GPU支持
对于大多数深度学习框架而言,可以通过调整代码中的某些参数来激活多GPU模式。以下是针对不同框架的一些通用指导:
- **PyTorch**: 使用`torch.nn.DataParallel()` 或者更推荐的方式是采用 `torch.distributed.launch` 工具来进行分布式训练。
```python
import torch
model = ModelClass() # 替换成实际使用的模型类名
if torch.cuda.device_count() > 1:
print("Let's use", torch.cuda.device_count(), "GPUs!")
model = torch.nn.DataParallel(model)
device = 'cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu'
model.to(device)
```
- **TensorFlow/Keras (版本2.x)**: 可以通过设置策略对象并将其应用于整个程序执行期间实现这一点。
```python
from tensorflow.keras.models import Sequential, load_model
from tensorflow.keras.layers import Dense
import tensorflow as tf
strategy = tf.distribute.MirroredStrategy()
with strategy.scope():
model = Sequential([
Dense(64, activation='relu', input_shape=(784,)),
Dense(10, activation='softmax')
])
model.compile(optimizer='adam',
loss='sparse_categorical_crossentropy',
metrics=['accuracy'])
```
#### 设置环境变量
有时还需要设定特定于系统的环境变量以便更好地控制CUDA可见性或其他相关选项。这通常是在启动Python解释器之前完成的操作。
```bash
export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1 # 指定要使用的具体GPU编号
```
#### 合理分配资源
确保每个进程都有足够的内存和其他必要的系统资源是非常重要的。如果可能的话,尝试平衡工作负载使得所有参与运算的GPU都能得到充分利用而不至于造成瓶颈现象。
---
阅读全文
相关推荐


















