Работа с нейросетью на видеокарте. Перенос вычислений на GPU.
Оптимизация Вычислений в PyTorch: Переключение на Видеокарту
Перенос вычислений на видеокарту может значительно ускорить процесс обучения ваших моделей глубокого обучения в PyTorch. Однако, чтобы воспользоваться этой возможностью, необходимо следовать нескольким важным шагам. Давайте рассмотрим, как это сделать.
Чтобы перенести вычисления на видеокарту нужно соблюсти несколько условий:
- У вас установлены драйверы GPU: Убедитесь, что на вашем компьютере установлены актуальные драйверы для вашей видеокарты.
- CUDA и cuDNN установлены: Если вы хотите использовать GPU с PyTorch, убедитесь, что у вас установлены библиотеки CUDA и cuDNN. Они необходимы для вычислений на GPU. Версии CUDA и cuDNN должны быть совместимы с вашей версией PyTorch.
- PyTorch с поддержкой CUDA: Убедитесь, что вы установили версию PyTorch, которая поддерживает вашу версию CUDA. Вы можете узнать о поддержке CUDA в PyTorch, посетив официальный сайт PyTorch.
- GPU доступна: Проверьте, что ваша видеокарта правильно определяется и доступна для PyTorch.
Установка драйверов GPU
Убедитесь, что на вашем компьютере установлены актуальные драйверы для вашей видеокарты. Это обеспечит корректную работу с GPU.
Установка CUDA и cuDNN
Если вы планируете использовать GPU с PyTorch, убедитесь, что у вас установлены библиотеки CUDA и cuDNN. Эти библиотеки необходимы для выполнения вычислений на GPU. Важно также проверить, что их версии совместимы с вашей версией PyTorch.
Проверка поддержки CUDA в PyTorch
Установите версию PyTorch, поддерживающую вашу версию CUDA. Это можно сделать, посетив официальный сайт PyTorch.
Проверка доступности GPU
После выполнения этих шагов, если у вас по-прежнему не удается использовать GPU, проверьте вывод команды torch.cuda.is_available(), что ваша видеокарта корректно определена и доступна для PyTorch.
import torch
print(“Is CUDA available?”, torch.cuda.is_available())
Если вывод “True”, то PyTorch успешно обнаруживает доступную GPU. Если вывод “False”, это может указывать на проблемы с настройкой вашего окружения.
Для проверки, установлены ли библиотеки CUDA и cuDNN, можно воспользоваться следующим кодом в Python:
import torch
# Печать версии PyTorch
print(“PyTorch version:”, torch.__version__)# Печать информации о поддержке CUDA
print(“CUDA available:”, torch.cuda.is_available())
print(“Number of GPUs:”, torch.cuda.device_count())# Печать версии CUDA (если доступно)
if torch.cuda.is_available():
print(“CUDA version:”, torch.version.cuda)# Печать версии cuDNN (если доступно)
print(“cuDNN version:”, torch.backends.cudnn.version() if torch.cuda.is_available() else “N/A”)
Этот код выведет информацию о версии PyTorch, наличии GPU, количестве доступных GPU, версии CUDA (если доступно) и версии cuDNN (если доступно).
Если в выводе видно, что CUDA и cuDNN недоступны, вам может потребоваться установить их вручную. Вы можете загрузить соответствующие версии с официального сайта NVIDIA для CUDA и отсюда для cuDNN. Убедитесь, что установленные версии совместимы с вашей версией PyTorch.
У меня было всё установлено, но код показывал обратное.
Как оказалось, всё это из-за версии PyTorch для процессора (CPU) без поддержки GPU. В таком случае, операции глубокого обучения будут выполняться на центральном процессоре, и использование GPU для ускорения обучения не будет возможным.
Если вы хотите использовать GPU, вам нужно установить версию PyTorch, которая поддерживает CUDA (графический процессор). Вы можете установить такую версию с помощью следующей команды:
pip install torch==1.11.0+cu113 torchvision==0.12.0+cu113 torchaudio==0.11.0+cu113 -f https://download.pytorch.org/whl/cu113/torch_stable.html
Эта команда установила PyTorch с поддержкой CUDA 11.3 (cu113).
После этого, проверочный код начал показывать, что питон видит мою видюху ( у меня 3060), и вычисления выполняет именно на ней.
