if config.use_gpu and torch.cuda.is_available(): device=torch.device('cuda',config.gpu_id) else: device=torch.device('cpu') # 检查一下GPU是否可以使用 print('GPU是否可用:'+str(torch.cuda.is_available())) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 单机多卡训练模式 Single Machine Data Parallel(单机...
其实是一个多线程的过程,开4张GPU就是开了四个进程,每一个进程各自独立。 这块代码就是一个线程: 1-2行:自动获得当前线程gpu的id,并配置到cuda中。 3-4行:初始化分布式训练,nccl是后端通信方式。 因为是单机,init_process_group()中其他不需要了,写多了容易端口冲突报错。 5: 获得当前线程的gpu的id。 6...
深度学习(单机多gpu训练) 如果一个机器上有多个gpu,可以使用多gpu训练。 一般数据量和模型比较大的时候训练速度会有明显的提升,模型和数据比较小的时候反而可能因为数据通信原因导致性能下降。 下面是一个简单的例子: importtimeimporttorchimporttorchvision.modelsfromtorchvision.transformsimporttransformsfromtorchimportnn,...
一、单机单GPU 首先从基于 PyTorch 的单机器单 GPU 训练出发,探索和实现单机多 GPU、多机多 GPU 的训练方式,涉及的内容如下: 首先定义了最简单的单机单 GPU 训练管道。内容参考于Pytorch 官方教程。在之后的教程中将逐步修改代码为不同的多 GPU 训练方式。 数据集 torchvision.datasets模块中的Dataset对象定义了许...
上述命令行参数nproc_per_node表示每个节点需要创建多少个进程(使用几个GPU就创建几个);nnodes表示使用几个节点,因为我们是做单机多核训练,所以设为1。 因为每个进程都会初始化一份模型,为保证模型初始化过程中生成的随机权重相同,需要设置随机种子。方法如下: ...
现在这光景,单GPU都困难,何况多GPU训练。。。 几个需要注意的点 模型生成部分需要使用tf.distribute.MirroredStrategy 为了将batch size的数据均等分配给各个GPU的显存,需要通过tf.data.Dataset.from_generator托管数据,从迭代器加载,同时显式关闭AutoShardPolicy。如果不做这一步,显存分配可能会出问题,不仅显存会爆,还...
bert预训练-单机多GPU 官方提供的bert是使用tpu集群训练的代码,他可以兼容单核GPU、多核CPU,如果你的机器有多个GPU,直接运行python run_pretraining.py,发现只能利用一个GPU。其实git上已经有人提供了多GPU版本,亲证是可行的,只需要将他的run_pretraining_gpu.py替换run_pretraining.py、optimization_gpu.py替换...
2.隐藏状态不被拆分到多GPU里。 这种错误常出现在RNN以及衍生网络的训练中,原因是这种网络的定义常常使用两个nn.module类。其中一个是RNN,一个是RNNcell。 错误的形式为RNN的前向传播中的张量维度错误,具体来说是输入的无标签数据被按照batchsize与使用的GPU数量拆分到了不同的GPU中而隐藏状态与细胞状态没有。通...
单击多GPU 训练模型怎样设置, 需要设置CUDA_VISIBLE_DEVICES 和 CUDAPlace 么? CUDAPlace(0) 有接口文档说明么,官网上没有介绍。和paddle v2 API不一样。Contributor kolinwei commented Sep 7, 2018 你好,设置CUDA_VISIBLE_DEVICES 即可,比如有8张GPU卡, 可以设置CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3,4,5,6,7 ...
GPT(Generative Pre-trained Transformer )指OpenAI发布的一系列大型语言模型,它们在大型文本数据集上训练,可被用于文本生成,翻译,分类等任务。GPT系列包括GPT-3,GPT-4等。 机型限制 单机训练:支持GPU计算型和高性能计算GPU型实例。 多机训练:仅支持高性能计算GPU型实例,且不包括hpcg1ve和hpcpni3h。其中,hpcpni3...