10. 使用分布式数据并行进行多 GPU 训练 加速分布式训练可能有很多方法,但是简单的方法是使用 torch.nn.DistributedDataParallel 而不是 torch.nn.DataParallel。这样一来,每个 GPU 将由一个专用的 CPU 核心驱动,避免了 DataParallel 的 GIL 问题。 分布式训练文档地址...
加速分布式训练可能有很多方法，但是简单的方法是使用 torch.nn.DistributedDataParallel 而不是 torch.nn.DataParallel。这样一来，每个 GPU 将由一个专用的 CPU 核心驱动，避免了 DataParallel 的 GIL 问题。 分布式训练文档地址：https://pytorch.org/tutorials/beginner/dist_overview.html 11. 设置梯度为 None 而不...
使用分布式数据并行进行多 GPU 训练:加速分布式训练可能有很多方法,但是简单的方法是使用torch.nn.DistributedDataParallel而不是 torch.nn.DataParallel。这样一来,每个 GPU 将由一个专用的 CPU 核心驱动,避免了 DataParallel 的 GIL 问题。传送门:分布式训练文档; 使用示例 使用自动混合精度(AMP): PyTorch 1.6 版本包...
10. 使用分布式数据并行进行多 GPU 训练 加速分布式训练可能有很多方法,但是简单的方法是使用 torch.nn.DistributedDataParallel 而不是 torch.nn.DataParallel。这样一来,每个 GPU 将由一个专用的 CPU 核心驱动,避免了 DataParallel 的 GIL 问题。 分布式训练文档地址:https://pytorch.org/tutorials/beginner/dist_over...
10. 使用分布式数据并行进行多 GPU 训练 加速分布式训练可能有很多方法,但是简单的方法是使用 torch.nn.DistributedDataParallel 而不是 torch.nn.DataParallel。这样一来,每个 GPU 将由一个专用的 CPU 核心驱动,避免了 DataParallel 的 GIL 问题。 分布式训练文档地址:https://pytorch.org/tutorials/beginner/dist_over...
对于分布式训练加速,一个简单的方法是使用torch.nn.DistributedDataParallel而不是torch.nn.DataParallel。通过这样做,每个GPU将由一个专用的CPU核心驱动,避免了DataParallel的GIL问题。 11. 将梯度设为None而不是0 使用.zero_grad(set_to_none=True)而不是.zero_grad()。这样做会让内存分配器去处理梯度,而不是主动...
可以非常方便地在单CPU、多CPU、单GPU、多GPU乃至多TPU上训练模型。 可以通过调用torchmetrics库,非常方便地添加Accuracy,AUC,Precision等各种常用评估指标。 可以非常方便地实施多批次梯度累加、半精度混合精度训练、最大batch_size自动搜索等技巧,加快训练过程。 可以非常方便地使用SWA(随机参数平均)、CyclicLR(学习率周...
打开cuDNN基准测试:cuDNN是NVIDIA提供的一个深度神经网络库,通过打开其基准测试功能,可以让cuDNN自动选择最优的卷积算法,从而提高模型训练速度。 减少CPU与GPU之间的数据转换:在训练过程中,尽量减少CPU与GPU之间的数据转换,可以降低数据传输的开销,从而提高训练速度。 使用梯度/激活检查点:梯度/激活检查点是一种节省GPU...
加速分布式训练可能有很多方法,但是简单的方法是使用 torch.nn.DistributedDataParallel 而不是 torch.nn.DataParallel。这样一来,每个 GPU 将由一个专用的 CPU 核心驱动,避免了 DataParallel 的 GIL 问题。 分布式训练文档地址:https://pytorch.org/tutorials/beginner/dist_overview.html ...
首先在使用baseline代码,单个GPU,BS=512的情况下训练300batch的速度为161.0s(配置【0】);然后直接使用DataParallel在4张GPU上进行训练,可以加速为81.7s(配置【7】);之后再增加一定的CPU线程数与数据加载线程数,通过提升数据加载速度加速为60.2s(配置【10】);除此之外再将DataParallel替换为DistributedDataParallel,通过...