在没有NVIDIA GPU的情况下使用CUDA

Question

我们可以在没有NVIDIA显卡的情况下使用SimpleTransformers和FineTune他们预先训练好的模型吗？就像我安装了CUDA一样，它仍然显示：

model = NERModel('bert', 'bert-base-uncased',labels=label,args =args)

~/my_env/lib/python3.8/site-packages/simpletransformers/ner/ner_model.py in __init__(self, model_type, model_name, labels, weight, args, use_cuda, cuda_device, onnx_execution_provider, **kwargs)
281                     self.device = torch.device(f"cuda:{cuda_device}")
282             else:
--> 283                 raise ValueError(
284                     "'use_cuda' set to True when cuda is unavailable."
285                     "Make sure CUDA is available or set use_cuda=False."
ValueError: 'use_cuda' set to True when cuda is unavailable. Make sure CUDA is available or set use_cuda=False.

Answer 1

不幸的是，如果没有Nvidia显卡，您就无法使用CUDA。CUDA是英伟达开发的一个框架，它允许拥有英伟达显卡的人在深度学习时使用GPU加速，而没有英伟达图形卡则无法实现这一目的。

话虽如此，您可能可以仔细阅读文档，看看是否可以指定use_cuda=False作为参数。这应该可以让你使用CPU微调模型，不过要注意，这将比你在GPU上训练花费更长的时间。

编辑：也许你可以试试这样的东西：

model = NERModel('bert', 'bert-base-cased', use_cuda=False)

这应该允许您对CPU进行微调。

Answer 2

来自维基百科：CUDA(计算统一设备架构的缩写(是由Nvidia创建的并行计算平台和应用编程接口(API(模型。

答案很可能是否定的。

Answer 3

CUDA是NVidia创建的一个进程，专门用于加速其显卡上的计算。如果你使用的是非英伟达显卡，它将无法工作(除非有一些非常奇怪的模拟器之类的(。如果你有AMD这样的卡，还有其他类似的选项，即OpenCl，根据你的情况，它可能起作用，也可能不起作用。