Roboflow 设备管理。模型加载到哪个GPU？

Question

我正在尝试Roboflow的SDK，我还没有找到有关设备管理的文档。我有三个问题：

1. 模型默认加载到GPU吗？
2. 当多个 GPU 可用时会发生什么？
3. 如何定义要在哪个 GPU 中分配模型？

Answer 1

Roboflow 的 SDK 没有明确的设备管理文档，但它可能利用底层机器学习框架（如 PyTorch 或 TensorFlow）进行设备分配。以下是如何根据 ML 库中的典型行为来解决这三个问题：

1. 模型默认加载到GPU吗？

   • 不一定。如果您没有明确指定设备，大多数 ML 库（如 PyTorch 或 TensorFlow）将默认使用 CPU，除非 GPU 可用并设置为默认设备。

2. 当多个 GPU 可用时会发生什么？

   • 默认情况下，如果有多个 GPU 可用，通常会选择第一个 GPU (

     cuda:0

     )。但是，这取决于底层库（PyTorch、TensorFlow 等）的配置。 Roboflow SDK 可能会遵循其所使用框架的默认行为。

3. 如何定义要在哪个 GPU 中分配模型？

   • 您通常可以使用环境变量或显式设备分配命令来设置所需的 GPU。例如，如果 Roboflow 使用 PyTorch，您可以像这样设置设备：

     device = torch.device("cuda:1" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
     model.to(device)
     

   如果未自动设置，您需要确保 Roboflow 提供对底层模型的访问以进行手动设备分配。

要确认确切的行为，您可能需要参考 Roboflow 的支持或检查 SDK 背后的设备处理框架。