Запуск кода на графическом процессоре вместо процессора с помощьюdetecto

Я использую машинное обучение с детектором в Python. Однако всякий раз, когда я запускаю его, я получаю предупреждение о том, что

It looks like you're training your model on a CPU. Consider switching to a GPU; otherwise, 
this method can take hours upon hours or even days to finish. For more information, see 
https://detecto.readthedocs.io/en/latest/usage/quickstart.html#technical-requirements 

У меня есть GPU в виде Графика Intel(R) HD 4600, но почему-то код выполняется на CPU. Я проверил ссылку, которую он дает, которая говорит

By default, Detecto will run all heavy-duty code on the GPU if it’s available and on the CPU otherwise.

Он рекомендует использовать Google Collab, если на компьютере нет графического процессора, который он может использовать, но у меня он есть, и я не хочу использовать Google Collab.

Почему он работает на процессоре, а не на графическом процессоре? И как я могу это исправить? Часть моего кода, где я получаю предупреждение,

losses = fitmodel(loader, Test_dataset, epochs=25, lr_step_size=5, 
learning_rate=0.001, verbose=True)

Код действительно работает, однако для его запуска требуется много времени, поэтому для экономии времени нужно иметь возможность запускать его на графическом процессоре.

Почему в Python есть оператор "pass"?
Почему в Python есть оператор "pass"?
Оператор pass в Python - это простая концепция, которую могут быстро освоить даже новички без опыта программирования.
Некоторые методы, о которых вы не знали, что они существуют в Python
Некоторые методы, о которых вы не знали, что они существуют в Python
Python - самый известный и самый простой в изучении язык в наши дни. Имея широкий спектр применения в области машинного обучения, Data Science,...
Основы Python Часть I
Основы Python Часть I
Вы когда-нибудь задумывались, почему в программах на Python вы видите приведенный ниже код?
LeetCode - 1579. Удаление максимального числа ребер для сохранения полной проходимости графа
LeetCode - 1579. Удаление максимального числа ребер для сохранения полной проходимости графа
Алиса и Боб имеют неориентированный граф из n узлов и трех типов ребер:
Оптимизация кода с помощью тернарного оператора Python
Оптимизация кода с помощью тернарного оператора Python
И последнее, что мы хотели бы показать вам, прежде чем двигаться дальше, это
Советы по эффективной веб-разработке с помощью Python
Советы по эффективной веб-разработке с помощью Python
Как веб-разработчик, Python может стать мощным инструментом для создания эффективных и масштабируемых веб-приложений.
2
0
16
1
Перейти к ответу Данный вопрос помечен как решенный

Ответы 1

Ответ принят как подходящий

Графический процессор, на который ссылается detecto, должен быть графическим процессором Nvidia с поддержкой CUDA. Значит, ваш Графика Intel(R) HD 4600 не соответствует этому критерию.

Detecto внутри использует pytorch, который поддерживает GPU основан на CUDA. Таким образом, чтобы использовать графический процессор, вам нужно перейти на машину с картой с поддержкой CUDA.

Большое спасибо! Могу ли я изменить свой графический процессор на моей машине? Или он встроен в него? Если да, то могу заказать

Yetiowner 07.04.2022 16:51

У вас есть ноутбук или настольный компьютер? В первом случае обратите внимание, что последний случай, вероятно, будет легким.

FlyingTeller 07.04.2022 16:54

У меня есть рабочий стол. Большое вам спасибо за вашу помощь!

Yetiowner 07.04.2022 16:55

В этом случае вам нужно будет проверить, что поддерживает ваша материнская плата и блок питания. Вероятно, лучше всего вызвать в службу поддержки магазина компьютерных запчастей, который может помочь вам, что можно сделать.

FlyingTeller 07.04.2022 16:58

Другие вопросы по теме