1 DP 和 DDP 分别在什么情况下使用 1.1 几种并行训练的选项 PyTorch 提供了几种并行训练的选项。 如果:(1) 训练速度无所谓。(2) 模型和数据能够 fit 进一个 GPU 里面:这种情况建议不要分布式训练。 如果:(1) 想提升训练速度。(2) 非常不想过多地修改代码。(3) 有1台机器 (machine 或者叫做 node) (...
1 DP 1.1 使用 1.2 原理 1.3 实现 1.4 分析 2 DDP 2.1 使用 2.2 原理 2.3 实现 小结 参考资料 文@932767 本文介绍 PyTorch 里的数据并行训练,涉及 nn.DataParallel (DP) 和 nn.parallel.DistributedDataParallel (DDP) 两个模块(基于 1.7 版本),涵盖分布式训练的原理以及源码解读(大多以汉字注释,记得仔细读一...
optimizer.step()# DDP:# 1. save模型的时候,和DP模式一样,有一个需要注意的点:保存的是model.module而不是model。# 因为model其实是DDP model,参数是被`model=DDP(model)`包起来的。# 2. 只需要在进程0上保存一次就行了,避免多次保存重复的东西。ifdist.get_rank() ==0: torch.save(model.module.stat...
Encoder输入参数: input_dim输入encoder的one-hot向量维度,这个和输入词汇大小一致,就是输入字典长度 emb_dim嵌入层的维度,这一层将one-hot向量转为密度向量,256 词嵌入在 pytorch 中只需要调用 torch.nn.Embedding(m, n) 就可以了,m 表示单词的总数目,n 表示词嵌入的维度,是一种降维,相当于是一个大矩阵,矩...
pytorch dp和ddp的区别 pytorch dcgan,文章目录1.简介2.概述2.1.什么是GAN(生成对抗网络)2.2.什么是DCGAN(深度卷积生成对抗网络)3.输入4.数据5.实现5.1.权重初始化5.2.生成器5.3.判别器5.4.损失函数和优化器5.5.训练5.5.1.第一部分-训练判别器5.5.2.第二部分-训练生成
<!DOCTYPE html> 将DP(DataParallel)改造为DDP(DistributedDataParallel) 昇腾目前暂不支持DP模型的训练,但PyTorch中的DDP是DP的一种扩展,可以更好地支持分布式训练。并且DDP使用更先进的通信策略,可以更好地处理梯度同步和通信效率。所以当DP不支持时,可以使用DDP
DP模式简化操作，易于上手，通过环境设置或终端命令指定GPU。DDP模式为多机多卡设计，采用all-reduce架构，通信成本与GPU数量关联较小，通常效率更高，官方推荐使用。在PyTorch中，使用DDP时，数据在batch维度上分组，输入数据分配至指定设备。每个设备上复制模型副本，计算各自数据后，梯度进行平均。缺点是代码...
在PyTorch中，分布式训练提供了两种方案：DataParallel（DP）与DistributedDataParallel（DDP）。DP（DataParallel）适用于简化场景，通过在代码中设置环境变量或直接在终端指定可见GPU，实现多卡训练。代码示例如下：os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]="0,1" 或 export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1 完整实现步骤...
暂时来说,`DDP`是采用多进程多线程的方式,并且训练速度较高,他的缺点主要就是,需要修改比较多的代码,比`DP`的一行代码较为繁琐许多。## 参考资料:1. [Pytorch 并行训练(DP, DDP)的原理和应用](https://blog.csdn.net/kuweicai/article/details/120516410)...
PyTorch提供了 mp.spawn 来在一个节点启动该节点所有进程，每个进程运行 train(i, args) ，其中 i 从0到 args.gpus - 1 。所以有以下 code。执行代码时，GPU 数和进程数都是 world_size。当使用 DDP 时，我们只在一个进程中保存模型，然后将其加载到所有进程中，以减少写的开销。这也很好理解...