对应的脚本为torch_multi_gpu_using_launch.py, 另外一个多GPU的脚本train_multi_gpu_using_spawn.py有兴趣可以看看,其实是差不多的 训练参数说明 训练参数:num_classes,epochs,batch-size,lr,lrf和单GPU脚本的训练参数是一样的,这里就不进行介绍了。但是使用多GPU会引入一个新的参数syncBN,用来同步BN的参数,这...
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...
一、Pytorch多GPU并行训练的两种方式 1、DataParallel(DP) DataParallel实现较为简单,但所有的loss都在主卡上计算,负载不均衡的问题比较严重。 2、DistributedDataParallel(DDP) DistributedDataParallel可以支持一机多卡训练也可以支持多机多卡训练,官方也建议使用新的DistributedDataParallel,但是实现相对较为复杂。 以后有时间...
Pytorch多GPU数据并行训练 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: 数据 train_sampler=t...
两种GPU训练方法:DataParallel 和 DistributedDataParallel: DataParallel是单进程多线程的,仅仅能工作在单机中。而DistributedDataParallel是多进程的,可以工作在单机或多机器中。 DataParallel通常会慢于DistributedDataParallel。所以目前主流的方法是DistributedDataParallel。 pytor...
Pytorch多GPU并行训练模型 如果要用多GPU训练模型,那就要用到pytorch中的nn.DataParallel()函数对模型进行封装。 1#code_for_use_cuda2device_count = torch.cuda.device_count()#获得本机的显卡的个数3print("cuda.device_count",device_count)4device_ids =list(range(device_count))5model = nn.DataParallel...
这是因为pytorch是在不断迭代中开发出来的,有些名词或者概念并不是一开始就设计好的。所以,会发现node_rank 跟软节点的rank没有直接关系。 通信参数与模式: 通信过程主要是完成模型训练过程中参数信息的传递,主要考虑通信后端和通信模式选择,后端与模式对整个训练的收敛速度影响较大,相差可达 2~10 倍。在 DDP 中...
在PyTorch中实现多GPU并行训练可以通过使用torch.nn.DataParallel模块或torch.nn.parallel.DistributedDataParallel模块来实现。下面分别介绍这两种方法的实现步骤: 使用torch.nn.DataParallel模块: import torch import torch.nn as nn from torch.utils.data import DataLoader # 构建模型 model = nn.Sequential( nn....
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进行训练的时候, 需要先使用torch.distributed.init_process_group()进行初始化. torch.distributed.init_process_group()包含四个常用的参数 代码语言:javascript...
在深度学习的炼丹之路上,多GPU的使用如同助燃剂,能够极大地加速模型的训练和测试。根据不同的GPU数量和内存配置,我们可以选择多种策略来充分利用这些资源。今天,我们将围绕“多GPU炼丹”这一主题,深度解析PyTorch多GPU并行训练的技巧,并为大家带来实战代码指南。在这个过程中,我们将不断探讨和展示如何利用PyTorch的强大...