torch.nn中的DataParallel方法是一件好用的工具。我们只需要使用该方法对原模型进行一次封装,程序就可以自动完成并行化处理。使用例: model=Transformer(bos_idx=text_field.vocab.stoi['<bos>'],encoder=encoder,decoder=decoder,projector=projector).to(device)model_dp=nn.DataParallel(model,device_ids=args.device...
model = torch.nn.DataParallel(model) model.cuda() 1. 2. 3. 手动指定目标 GPU 如果需要控制模型所在的具体 GPU: device = torch.device("cuda:1") model.to(device) 1. 2. 代码示例 单GPU 示例 import torch import torch.nn as nn # 创建模型 model = nn.Linear(10, 5) print(next(model.para...
model=torch.nn.DataParallel(model,device_ids=list(range(n_gpu))) 这时模型是在model.module()里。 那么在保存模型的时候尽量要写成: model = model.module() torch.save(model.state_dict(), 'state') 否则在迁移时或者在外部对模型实例做属性改变时,可能会很麻烦。 比如我因为要取embedding,那么就要模型...
在Pytorch 中为我们提供了两种多 GPU 的分布式训练方案:torch.nn.DataParallel(DP)和torch.nn.parallel.Distributed Data Parallel(DDP) DP(DataParallel) 原文链接 优点:修改的代码量最少,只要像这样model = nn.DataParallel(model)包裹一下你的模型就行了 缺点:只适用单机多卡,不适用多机多卡;性能不如DDP; DP使用...
Using Torch.nn.DataParallel to train model, the output of the model becomes list type, the number of lists is batch size. The first epoch training output is normal,the output types are as follows: model= torch.nn.DataParallel(model,device_ids=[0,1]).to('cuda') out = model(data) # ...
(1)对应模块:nn.Sequential() (2)传入方式: 一系列子模块 import torch.nn as nn net = nn.Sequential( nn.Linear(784, 256), nn.ReLU(), nn.Linear(256, 10), ) print(net) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 子模块的有序字典(OrderedDict) ...
其中,`state_dict()`函数用于获取模型的参数字典,`torch.save()`函数将参数字典保存为文件,`torch.load()`函数从文件中加载参数字典,`load_state_dict()`函数将参数字典加载到模型中。 2.多GPU并行计算 在一些深度学习任务中,由于模型规模较大,单个GPU无法满足计算需求。PyTorch提供了`DataParallel()`方法来实现...
model = torch.nn.DataParallel(model, device_ids=device_ids).cuda() 四、GPU利用率很低的可能原因分析 训练中GPU利用率很低4%,CPU利用率很高80%左右,原因分析: (1)CPU性能不足,没有ssd加速; (2)电脑只有一张显卡,无法并行训练model;——转移到服务器上多卡一起并行训练 ...
假如您正在使用PyTorch框架,在定义模型和数据加载器之后,可以使用torch.nn.DataParallel或torch.nn.parallel.DistributedDataParallel来包装您的模型,实现多GPU训练。 import torch import torch.nn as nn from torch.utils.data import DataLoader from torchvision import datasets, transforms ...
model = torch.nn.DataParallel(model).cuda() 代替 model = LinearRegression().cuda() 问题解决 成功运行截图 二. 关于pytorch中 torch.squeeze和torch.unsqueeze的使用说明 刚接触这一块的时候不太了解这2个函数的作用以及使用方法,查阅了官方docs后大致了解掌握,在此记录下: ...