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...
比较好的顺序是先写model，再写dataset，最后写train。
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) # ...
下面是一个使用PyTorch进行多GPU训练的基本示例: importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimfromtorch.utils.dataimportDataLoader,TensorDataset# 创建一个简单的神经网络模型classSimpleNN(nn.Module):def__init__(self):super(SimpleNN,self).__init__()self.fc1=nn.Linear(784,256)self.fc2=nn.Linear...
7.4 保存 torch.nn.DataParallel 模型 1.当保存和加载模型时,需要熟悉三个核心功能 torch.save:将序列化对象保存到磁盘。此函数使用Python的pickle模块进行序列化。使用此函数可以保存如模型、tensor、字典等各种对象。 torch.load:使用pickle的unpickling功能将pickle对象文件反序列化到内存。此功能还可以有助于设备加载...
print(f"trainepoch{i+1}/{args.epochs}loss:{total_loss/training_data.stop_step:.4f}") 开发者ID:ne7ermore,项目名称:torch-light,代码行数:24,代码来源:train.py 示例3: save_model ▲点赞 6▼ # 需要导入模块: import model [as 别名]# 或者: from model importtrain[as 别名]defsave_model(...
if torch.cuda.device_count() > 1: model = nn.DataParallel(model) model.to('cuda') 加载数据 transform = transforms.Compose([transforms.ToTensor(), transforms.Normalize((0.5,), (0.5,))]) train_set = datasets.MNIST('./data', train=True, download=True, transform=transform) ...
Thank for your implementation, but I got an error when using 4 GPUs to train this model # model = torch.nn.DataParallel(model, device_ids=[0,1,2,3]) Traceback (most recent call last): File "bdd_coco.py", line 567, in model.train_model(da...
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: ...
model = nn.DataParallel(model) model = model.to(args.device)ifargs.phase =='train': run_training(model, args)elifargs.phase =='test': test_model(model, args) 开发者ID:ucbdrive,项目名称:3d-vehicle-tracking,代码行数:23,代码来源:mono_3d_estimation.py ...