想要成为“炼丹大师“,多GPU并行训练是不可或缺的技能。 常见的多GPU训练方法: 1.模型并行方式:如果模型特别大,GPU显存不够,无法将一个显存放在GPU上,需要把网络的不同模块放在不同GPU上,这样可以训练比较大的网络。(下图左半部分) 2.数据并行方式:将整个模型放...
使用多张gpu运行model,可以分为两种情况,一是数据并行,二是设备并行。 二、数据并行 数据并行将目标模型在多个设备上各复制一份,并使用每个设备上的复制品处理整个数据集的不同部分数据。 利用multi_gpu_model实现 keras.utils.multi_gpu_model(model, gpus=None, cpu_merge=True, cpu_relocation=False) 1. 具体...
1、 单机多卡训练:给个例子,比如一台机器上装有4个GPU卡,以cpu做为PS(master),主要保存一下参数和变量,进行梯度平均。其余4个GPU训练模型(worker),进行一些计算量比加大的操作。 1) 本地对数据切分为一个一个batch; 2) 把数据分别放到送到4个GPU进行模型训练,每个GPU拿到数据不一样; 3) 四个GPU训练,求lo...
数据并行性(DP)就是指在不同的 GPU 上运行批次的不同数据子集。它会将将相同的参数复制到多个 GPU（...
pytorch多gpu并行训练(之前写的) 1.单机多卡并行训练 1.1.torch.nn.DataParallel 1.2.如何平衡DataParallel带来的显存使用不平衡的问题 1.3.torch.nn.parallel.DistributedDataParallel 2.多机多gpu训练 2.1.初始化 2.1.1.初始化backend 2.1.2.初始化init_method 2.1.2.1.使用TCP初始化 2.1.2.2.使用共享文件系统初始...
1. 并行训练 训练非常大的神经网络模型的主要瓶颈是所需的GPU显存远远超过单个GPU所能承载的最大显存。除了模型权重(如数百亿浮点数)外,存储像梯度和优化器状态这样的中间结果(例如Adam中的动量和变化)通常更昂贵。此外,训练一个大型模型通常与一个大型训练语料库配对,因此单个进程可能就会花费很长时间。
幸运的是,利用多GPU进行数据并行训练可以显著加快训练过程。本文将详细介绍如何在Keras框架下实现多GPU数据并行,帮助读者轻松提升训练效率。 一、引言 Keras是一个高层神经网络API,它可以运行在TensorFlow、CNTK或Theano之上。当以TensorFlow为底层时,Keras能够方便地调用多GPU进行训练。多GPU数据并行通过将数据集分成多个子...
代码来源于https://github.com/WZMIAOMIAO/deep-learning-for-image-processing/blob/master/pytorch_classification/train_multi_GPU up主的讲解视频在pytorch框架下使用多卡(多GPU)进行并行训练 修改了模型和数据部分,作测试,仅记录。 多GPU数据并行训练主要包括以下方面: ...
我看一个github上面的人说在单机8显卡可以满足的情况下, 最好不要进行多机多卡训练。 建议看这两份代码, 实际运行一下, 才会真的理解怎么使用。 pytorch/examples/imagenet/main.py https://github.com/edwhere/Distributed-VGG-F 2.1.初始化 初始化操作一般在程序刚开始的时候进行。 在进行多机多gpu进行训练...
多GPU训练方法 1. 模型并行：将模型分割在不同GPU上，适用于模型特别大，GPU显存不足场景。2. 数据并行：将模型放在单GPU内，复制到多GPU进行并行计算，等同于增大了batch_size。多GPU训练实践 使用ResNet34，batch_size=16, SGD在花草数据集训练，单GPU需9秒/epoch，两GPU降为5.5秒，8GPU仅需2...