多卡推理 根据意图不同,可以将多卡推理进一步划分为并行(parallel)推理和分布式(distributed)推理,其中并行推理是指在多张显卡上同时进行以达到并行加速的效果,而分布式推理则是指将一个完整的模型拆分到多个设备(显卡)上以解决单张显卡无法容纳巨大模型的问题。前者是一种并行计算方式,而后者则属于分布式计算的概念 并行...
_sampler= dd.distributed.DistributedSampler(ds,num_replicas=gpu_num) dl= DataLoader(ds,sampler=_sampler,shuffle=_samplerisNone,batch_size=128)#模型部分修改model=model.cuda()#注意,BN层一定要转化成SBN,model =torch.nn.SyncBatchNorm.convert_sync_batchnorm(model) model=nn.parallel.DistributedDataParall...
from torch.nn.parallel import DistributedDataParallel as DDP def example(rank, world_size): # 创建进程组 dist.init_process_group("gloo", rank=rank, world_size=world_size) # 创建模型 model = nn.Linear(10, 10).to(rank) # 创建DDP模型 ddp_model = DDP(model, device_ids=[rank]) # 定义...
def init_distributed_mode(args):# 如果是多机多卡的机器,WORLD_SIZE代表使用的机器数,RANK对应第几台机器# 如果是单机多卡的机器,WORLD_SIZE代表有几块GPU,RANK和LOCAL_RANK代表第几块GPUif'RANK'in os.environ and'WORLD_SIZE'in os.environ:args.rank = in...
并行的应用(parallel_apply):将第三步得到的分布式的输入数据应用到第一步中拷贝的多个模型上。 实现代码如下 #Replicate module to devices in device_idsreplicas =nn.parallel.replicate(module, device_ids)#Distribute input to devices in device_idsinputs =nn.parallel.scatter(input, device_ids)#Apply the...
为了加速训练过程和提高模型的准确性,可以采用模型并行处理(Model Parallel Processing)的方法。模型并行处理是一种将模型分散到多个GPU或CPU上进行计算的技术,可以实现并行计算,提高计算效率和模型训练速度。模型并行处理的基本原理是将一个完整的模型分成若干个子模型,每个子模型可以运行在不同的设备上。这样,输入数据...
我们可以使用torch.nn.DataParallel或torch.nn.parallel.DistributedDataParallel实现模型和数据的并行化。 # 使用DataParallel实现模型和数据的并行化model=nn.DataParallel(model) 1. 2. 8. 训练与验证 最后,我们可以进行训练和验证。 deftrain(model,criterion,optimizer,train_loader):model.train()forbatch_idx,(data...
[pytorch distributed] 01 nn.DataParallel 数据并行初步 15:34 [pytorch distributed] 02 DDP 基本概念(Ring AllReduce,node,world,rank,参数服务器) 15:28 [pytorch distributed] 03 DDP 初步应用(Trainer,torchrun) 18:41 [pytorch distributed] 04 模型并行(model parallel)on ResNet50 21:01 [pytorch distri...
pytorch使用DistributedDataParallel进行多级多卡训练 单卡多级的模型训练,即并行训练,可分为数据并行和模型并行两种. 数据并行是指,多张 GPUs 使用相同的模型副本,但采用不同 batch 的数据进行训练. 模型并行是指,多张 GPUs 使用同一 batch 的数据,分别训练模型的不同部分....
from torch.nn.parallel import DistributedDataParallel as DDPfrom torchvision import models as modelsmodel = models.resnet34(pretrained=True)loss_fn = nn.CrossEntropyLoss()model.cuda(current_gpu_index)model = DDP(model)loss_fn.cuda(current_gpu_index)optimizer = optim.Adam(filter(lambda p: p....