因此,推荐在加载模型时将device_map设置为device_map='balanced_low_0',然后将数据加载在cuda:0上:input = input.to(cuda:0),这样,我们显式地告诉pytorch,在分配模型时cuda:0分配最少的模型片段,而加载数据时把数据都加载在cuda:0上,从而数据和模型就分离开来,不会同时出现在一张卡上挤爆其显存!
将map_location函数中的参数设置torch.load()为cuda:device_id。这会将模型加载到给定的GPU设备。 调用model.to(torch.device('cuda'))将模型的参数张量转换为CUDA张量,无论在cpu上训练还是gpu上训练,保存的模型参数都是参数张量不是cuda张量,因此,cpu设备上不需要使用torch.to(torch.device("cpu"))。 二、实例...
- device_map:Huggingface - 模型并行 on ToyModel - 模型并行:on ResNet - 不需要引入额外的 torch api 支持; 在huggingface中device_map可以支持模型并行的实现 参考链接: https://d2l.ai/chapter_computational-performance/parameterserver.htmlhttps://www.cs.cmu.edu/~muli/file/ps.pdf...
std::move(gradCall).toMessage(),// 调用了toMessageImplrpc::kUnsetRpcTimeout, deviceMap_);// Record the future in the context.sharedContext->addOutstandingRpc(jitFuture);// 'recv' function sends the gradients over the wire using RPC, it doesn't// need to return anything for any downstr...
一、问题现象(附报错日志上下文): 我使用from_pretrain的device_map=model_mp进行训练,其中model_mp是自己生成的模型切分map,前向没有问题,在反向传播时遇到了错误 Traceback (most recent call last): File "/home/ma-user/nkn/gees/GeeSibling/examples/pytorch/pipeline/gpt2lm/train_gpt.py", line 7, in...
dist.barrier()# 这里注意,一定要指定map_location参数,否则会导致第一块GPU占用更多资源model.load_state_dict(torch.load(checkpoint_path, map_location=device)) 如果需要冻结模型权重,和单GPU基本没有差别。如果不需要冻结权重,可以选择是否同步BN层。然后再把模型...
deviceMap_); // Record the future in the context. sharedContext->addOutstandingRpc(jitFuture); // 'recv' function sends the gradients over the wire using RPC, it doesn't // need to return anything for any downstream autograd function. ...
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model.to(device) 补充:pytorch中model.to(device)和map_location=device的区别 一、简介 在已训练并保存在CPU上的GPU上加载模型时,加载模型时经常由于训练和保存模型时设备不同出现读取模型时出现错误,在对跨设备的模型读取时候涉及到两个参数的使用,分别是model.to(device)和map_location=devicel两个参数,简介一...
class ImageDatasetMap(Dataset): def __init__(self, bucket_name: str, image_list: List[str], y, transform=None): self.bucket_name = bucket_name self.X = image_list self.y = y self.transform = transform def __len__(self):return len(self.y) def __getitem__...