当前位置: 代码迷 >> 综合 >> pytorch单机多gpu训练cycleGAN模型
  详细解决方案

pytorch单机多gpu训练cycleGAN模型

热度:64   发布时间:2023-10-19 19:02:43.0

废话不多说,直接上代码

修改cycleGan中的代码如下

原代码

disc_H = Discriminator(in_channels=3).to(config.DEVICE)disc_Z = Discriminator(in_channels=3).to(config.DEVICE)gen_Z = Generator(img_channels=3, num_residuals=9).to(config.DEVICE)gen_H = Generator(img_channels=3, num_residuals=9).to(config.DEVICE)

修改后的代码

   disc_H = Discriminator(in_channels=3)disc_Z = Discriminator(in_channels=3)gen_Z = Generator(img_channels=3, num_residuals=9)gen_H = Generator(img_channels=3, num_residuals=9)#使用多gpu加速if torch.cuda.device_count() > 1:print("Let's use", torch.cuda.device_count(), "GPUs!")disc_H = nn.DataParallel(disc_H, device_ids=[0,1])disc_Z = nn.DataParallel(disc_Z, device_ids=[0,1])gen_Z = nn.DataParallel(gen_Z, device_ids=[0,1])gen_H = nn.DataParallel(gen_H, device_ids=[0,1])disc_H.to(config.DEVICE)disc_Z.to(config.DEVICE)gen_Z.to(config.DEVICE)gen_H.to(config.DEVICE)

多gpu训练得到的结果单gpu貌似也能调用,效果如何,自行测试