Я реализовал базовый цикл для обучения реализации MaskRCNN в Pytorch. У меня есть 4 графических процессора для обучения. Я использую torch.nn.DataParallel(), чтобы использовать несколько графических процессоров, если захочу.
Однако при передаче...
Я реализовал базовый цикл для обучения реализации MaskRCNN в Pytorch. У меня есть 4 графических процессора для обучения. Я использую torch.nn.DataParallel(), чтобы использовать несколько графических процессоров, если захочу.
Однако при передаче...
Я следую этому сценарию и пытаюсь адаптироваться, установив device_map = auto для использования нескольких графических процессоров в контейнере Docker. Ниже приведены настройки сервера:
DITRIB_ID=Ubuntu
DISPRIB_RELEASE=22.04
ubuntu@ubuntu:~$...
Я пытаюсь запустить стабильную диффузию, используя библиотеку Diffusers Huggingface , но я продолжаю получать CUDA из ошибок в памяти на моем RTX 3060 (12 ГБ VRAM). Я использую Standard StablediffusionPipeline из «Compvis/Stable-Diffusion-V1-4»...
Мне сложно отличить разные графические процессоры. Это мой код, и, насколько я понимаю, он должен возвращать разные номера шин/устройств/функций, однако я получаю одинаковые номера для всех графических процессоров. Любая помощь будет оценена по...