如何在python里边开启gpu

在Python里开启GPU的方法包括安装GPU支持的库、配置环境变量、编写代码使用GPU。本文将详细介绍如何在Python中开启和使用GPU来加速计算。这涉及到安装相关软件、配置环境和编写具体代码等方面。本文将以TensorFlow和PyTorch为例，具体介绍如何在这两个流行的深度学习框架中开启和使用GPU。

一、安装并配置GPU支持的软件

在使用GPU进行计算之前，首先需要安装支持GPU加速的软件。以下是一些主要步骤：

1、安装CUDA Toolkit

CUDA（Compute Unified Device Architecture）是NVIDIA推出的一种并行计算架构。它允许开发者使用GPU进行通用计算。

前往NVIDIA CUDA Toolkit下载页面。
选择适合你操作系统的版本并进行下载。
根据下载页面的说明进行安装。

2、安装cuDNN库

cuDNN（CUDA Deep Neural Network library）是一个GPU加速库，用于深度神经网络。它可以显著提升计算效率。

前往NVIDIA cuDNN下载页面。
选择适合你CUDA版本的cuDNN进行下载。
将下载的cuDNN解压到CUDA Toolkit的安装目录中。

3、安装Python环境和相关库

确保你的Python环境已经设置好，并且安装了支持GPU的深度学习框架。

# 安装支持GPU的TensorFlow pip install tensorflow-gpu 安装支持GPU的PyTorch pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu113

二、配置环境变量

为了使CUDA和cuDNN库能被正确调用，需要配置相关的环境变量。

1、Linux系统

在终端中编辑.bashrc文件：

nano ~/.bashrc

添加如下内容：

export PATH=/usr/local/cuda/bin:$PATH export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH

保存并退出，然后运行以下命令使更改生效：

source ~/.bashrc

2、Windows系统

右键点击“此电脑”，选择“属性”，然后选择“高级系统设置”。点击“环境变量”，在“系统变量”中添加以下内容：

变量名: CUDA_PATH 变量值: C:Program FilesNVIDIA GPU Computing ToolkitCUDAvX.X (根据你的CUDA版本调整路径)

并在“Path”变量中添加以下路径：

C:Program FilesNVIDIA GPU Computing ToolkitCUDAvX.Xbin C:Program FilesNVIDIA GPU Computing ToolkitCUDAvX.Xlibnvvp

三、使用TensorFlow开启GPU

1、检查TensorFlow是否使用GPU

安装完成后，使用以下代码检查TensorFlow是否成功使用了GPU：

import tensorflow as tf
print("Num GPUs Available: ", len(tf.config.experimental.list_physical_devices('GPU')))

2、设置TensorFlow使用特定的GPU

如果有多块GPU，可以指定TensorFlow使用哪块GPU：

import tensorflow as tf
gpus = tf.config.experimental.list_physical_devices('GPU')
if gpus:
    try:
        # 设置TensorFlow仅使用第一块GPU
        tf.config.experimental.set_visible_devices(gpus[0], 'GPU')
    except RuntimeError as e:
        print(e)

3、编写使用GPU的TensorFlow代码

以下是一个简单的TensorFlow代码示例，展示如何在GPU上进行矩阵乘法：

import tensorflow as tf
创建两个随机矩阵
a = tf.random.normal([10000, 1000])
b = tf.random.normal([1000, 2000])
矩阵乘法
result = tf.matmul(a, b)
print(result)

四、使用PyTorch开启GPU

1、检查PyTorch是否使用GPU

安装完成后，使用以下代码检查PyTorch是否成功使用了GPU：

import torch
print("Is CUDA available: ", torch.cuda.is_available())

2、设置PyTorch使用特定的GPU

如果有多块GPU，可以指定PyTorch使用哪块GPU：

import torch
if torch.cuda.is_available():
    torch.cuda.set_device(0)  # 使用第一块GPU
    print("Current device: ", torch.cuda.current_device())

3、编写使用GPU的PyTorch代码

以下是一个简单的PyTorch代码示例，展示如何在GPU上进行矩阵乘法：

import torch
创建两个随机矩阵
a = torch.randn(10000, 1000).cuda()
b = torch.randn(1000, 2000).cuda()
矩阵乘法
result = torch.matmul(a, b)
print(result)

五、性能优化和调试

1、优化数据传输

在使用GPU时，数据传输是一个瓶颈。尽量减少数据在CPU和GPU之间的传输次数。

2、使用混合精度训练

混合精度训练可以显著提升训练速度，同时减少GPU显存的使用。在TensorFlow和PyTorch中都可以很方便地开启混合精度训练。

3、监控GPU使用情况

可以使用NVIDIA提供的nvidia-smi工具来监控GPU的使用情况：

nvidia-smi

这将显示当前GPU的使用情况，包括显存占用、GPU温度和运行的进程等信息。

六、常见问题和解决方法

1、CUDA版本不兼容

确保CUDA、cuDNN和深度学习框架的版本是兼容的。可以查阅相关文档来确认版本兼容性。

2、显存不足

当显存不足时，可以尝试减少批量大小（batch size）或者使用更小的模型。

3、驱动问题

确保安装了最新的NVIDIA驱动程序。可以前往NVIDIA驱动程序下载页面下载并安装最新的驱动程序。

七、使用项目管理系统

在进行深度学习项目时，使用专业的项目管理系统可以提高项目的管理效率。推荐使用研发项目管理系统PingCode，它可以帮助团队更好地协作和管理项目进度。同时，通用项目管理软件Worktile也是一个很好的选择，它提供了丰富的项目管理功能，适用于各种类型的项目管理需求。

八、总结

在Python中开启GPU加速计算涉及到安装相关软件、配置环境变量以及编写代码等多个步骤。通过本文的详细介绍，相信你已经掌握了如何在TensorFlow和PyTorch中开启和使用GPU来加速计算。同时，使用专业的项目管理系统如PingCode和Worktile可以帮助你更好地管理深度学习项目，提高工作效率。