在这种策略中,我们同时使用数据并行和模型并行。数据被拆分成多个批次,每个批次在不同的GPU上进行处理,同时模型也被拆分成多个部分,每个部分在不同的GPU上运行。这通常用于非常大的模型,单个GPU无法容纳整个模型的情况。 以下是使用PyTorch的torch.distributed模块进行分布式训练的高层次概述和代码片段: pythonimporttorchim...
参考pytorch官网GPU并行训练教程:https://pytorch.org/tutorials/beginner/blitz/data_parallel_tutorial.html 实现将原始单个GPU训练代码改为多个GPU训练 实验代码 在带有多GPU的机器上运行代码,只要在原始单GPU代码中模型定义完成后面,添加以下代码即可,这样会默认在所有的GPU上进行训练,特别注意:若banchsize=30,则在单...
```以下是使用PyTorch的torch.distributed模块进行分布式训练的高层次概述和代码片段:pythonimporttorchimporttorch.distributedasdistimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimfromtorch.utils.dataimportDataLoader,Dataset,DistributedSamplerfromtorch.nn.parallelimportDistributedDataParallelasDDP### 自定义数据集和模型classMyDat...