Я запускаю программу. Во-первых, он будет использовать 1 GPU; тогда он будет использовать многопроцессорные мультипроцессоры. Как и в контексте fork, выдается ошибка, если cuda инициализируется перед многопроцессорной обработкой. Но когда я изменил контекст на spawn, возникла еще одна ошибка, как описано в в этом вопросе , и я пока не понял причину.
Итак, теперь, чтобы позволить моей программе работать, мне интересно, есть ли способ завершить использование GPU и позволить состоянию GPU вернуться до его инициализации. Я посмотрел вверх torch.cuda, но, похоже, ни одна команда не удовлетворяет моему требованию.
Я использую Ubuntu 16.04, Python 3.6.8 и pytorch 1.0.0.
Я хотел бы знать, есть ли команда, чтобы вернуть состояние графического процессора перед его инициализацией после использования графического процессора, чтобы я мог использовать multiprocessing для использования нескольких графических процессоров в контексте «fork» после использования графического процессора .
Любой совет будет оценен. Спасибо!