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...
在PyTorch 中实现数据并行可以使用 `torch.nn.DataParallel` 或 `torch.nn.parallel.DistributedDataParallel`。以下是一个示例: import torch import torch.nn as nn model = nn.Sequential(...) model = torch.nn.DataParallel(model) # 或使用 DistributedDataParallel 介绍一下函数:torch.nn.DataParallel -https:...
_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...
nn.parallel import DistributedDataParallel as DDP def dist_training_loop(rank, world_size, dataloader, model, loss_fn, optimizer): dist.init_process_group('gloo', rank=rank, world_size=world_size) model = model.to(rank) ddp_model = DDP(model, device_ids=[rank]) optimizer = optimizer(ddp...
下面文字翻译自https://pytorch.org/tutorials/intermediate/model_parallel_tutorial.html,加入了一些自己的思考和理解。 模型并行被广泛用于分布式训练。与DataParallel相比,模型并行将单个模型拆分到不同的 GPU 上,而不是在每个 GPU 上复制整个模型(具体来说,假设一个模型m包含 10 层,当使用DataParallel,每个 GPU 将...
这篇文章是使用torch.nn.parallel.DistributedDataParallelAPI在纯PyTorch中进行分布式训练的简介。我们会: 讨论一般的分布式训练方式,尤其是数据并行化 涵盖torch.dist和DistributedDataParallel的相关功能,并举例说明如何使用它们 测试真实的训练脚本,以节省时间 什么是分布式训练?
# 转为DDP模型model = torch.nn.parallel.DistributedDataParallel(model, device_ids=[args.gpu]) # optimizer使用SGD+余弦淬火策略pg = [p for p in model.parameters() if p.requires_grad]optimizer = optim.SGD(pg, lr=args.lr, momentum=0.9, weight_d...
3 Distributed Data Parallel 介绍 3.1 简介 3.2 用法实例 3.3 保存和加载模型 3.4 与模型并行的结合 (DDP + model parallel) 这篇文章从应用的角度出发,介绍 DP 和 DDP 分别在什么情况下使用,以及各自的使用方法。以及 DDP 的保存和加载模型的策略,和如何同时使用 DDP 和模型并行 (model parallel)。
model.to(device) if torch.cuda.device_count() > 1: print("Let's use", torch.cuda.device_count(), "GPUs!") # 5) 封装 model = torch.nn.parallel.DistributedDataParallel(model, device_ids=[local_rank], output_device=local_rank)
这里引入了一个新的函数model = torch.nn.parallel.DistributedDataParallel(model)为的就是支持分布式模式 不同于原来在multiprocessing中的model = torch.nn.DataParallel(model,device_ids=[0,1,2,3]).cuda()函数,这个函数只是实现了在单机上的多GPU训练,根据官方文档的说法,甚至在单机多卡的模式下,新函数表现也...