仅分配第一个 gpu（尽管我在 pytorch cuda 框架中使其他 gpu 可见）答案

【问题标题】：only first gpu is allocated (eventhough I make other gpus visible, in pytorch cuda framework)仅分配第一个 gpu（尽管我在 pytorch cuda 框架中使其他 gpu 可见）
【发布时间】：2021-07-25 14:57:06
【问题描述】：

我在具有多个 cuda 设备的 linux 服务器中的 pytorch framwework 中使用 cuda。

问题是尽管我指定了某些可以显示的 gpus，程序继续只使用第一个 gpu。

（但其他程序运行良好，其他指定的 gpu 分配良好。因此，我认为这不是 nvidia 或系统问题。 nvidia-smi 可以很好地显示所有 gpus 并且没有问题。我之前用以下代码分配 gpus 没有问题（系统不工作时除外） )

os.environ["CUDA_DEVICE_ORDER"]="PCI_BUS_ID"
os.environ["CUDA_VISIBILE_DEVICES"] = str(args.gpu)

我是在运行 main 函数之前写的。它适用于同一系统中的其他程序。

我打印了那个 args.gpu 变量，并且可以看到该值不是“0”。

【问题讨论】：

标签： python cuda pytorch gpu

【解决方案1】：

你尝试过这样的事情吗？

device = torch.device("cuda:0,1" if torch.cuda.is_available() else "cpu") ## specify the GPU id's, GPU id's start from 0.

model = CreateModel()

model= nn.DataParallel(model,device_ids = [0, 1])
model.to(device)

告诉我这个

【讨论】：

感谢您的回答！是的，它有效。但你知道有什么区别吗？我通常使用该代码（os.environ），并且在将其分配给指定的 gpu 时使用 [object].cuda() 没有问题。我不知道是什么让它工作而不工作。
os.environ["CUDA_VISIBILE_DEVICES"] = str(args.gpu) 适用于基于 tensorflow 和 keras 的代码，但在 pytorch 中略有不同
我明白了......所以答案是......它在 pytorch 框架中效果不佳。它在 pytorch 框架中的其他许多其他程序中运行良好。哈哈，我想知道是什么让它起作用而不起作用。但是，是的，谢谢您回答这个问题！好的，我想将其标记为正确答案是投票？我做到了
我想说的是，在 pytoch 中，os.environ["CUDA_VISIBILE_DEVICES"] = str(args.gpu) 这仅适用于单 gpu，不适用于多 gpu
哦，真的吗？我仍然很好奇，因为它可以很好地与多 gpu 工具一起使用，例如 os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]="4,5,6,7" 但我真的很感谢您回答问题！