- DataParallel 是单进程,多线程的并行训练方式,并且只能在单台机器上运行。 -而DistributedDataParallel 是多进程,并且适用于单机和多机训练。DistributedDataParallel 还预先复制模型,而不是在每次迭代时复制模型,并避免了全局解释器锁定。 - 每个进程维护自己的优化器,并且在每次迭代中执行一个完整的优化步骤。由于梯度...
importtorchimporttorch.distributedasdist# 每个进程有一个tensor_a,其值为当前进程的ranktensor_a = torch.tensor([rank], device=device)# 假设rank是当前进程的编号gather_list = [torch.zeros_like(tensor_a)for_inrange(dist.get_world_size())]# 收集所有进程的tensor_a到每个进程的gather_listdist.all_...
3. 修改模型 在模型创建时使用DistributedDataParallel 4. 修改数据 在dataloader构建中使用DistributedSampler
transformsfromtorch.nn.parallelimportDistributedDataParallelasDDP# 模型定义classLeNet(nn.Module):def__init__(self, num_classes=100):super(LeNet, self)._
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....
在pytorch中的多GPU训练一般有2种DataParallel和DistributedDataParallel ，DataParallel是最简单的的单机多卡实现，但是它使用多线程模型，并不能够在多机多卡的环境下使用，所以本文将介绍DistributedDataParallel，DDP 基于使用多进程而不是使用多线程的 DP，并且存在 GIL 争用问题，并且可以扩充到多机多卡的环境，所以他是...
DistributedDataParallel:多进程,单机或多机器中工作,代码复杂,每张GPU上有完整的模型,GPU之间通讯延迟较小。 2、DataParallel 2.1 DataParallel单机多GPU代码流程 device=torch.device("cuda:0"iftorch.cuda.is_available()else"cpu")# 定义gpumodel=Model()# 定义网络iftorch.cuda.device_count()>1:# 判断GPU个数...
pytorch distributeddataparallel使用方法 PyTorch的DistributedDataParallel(DDP)模块是用于分布式训练的工具,它可以在多个GPU上分发和并行处理模型。下面是使用DDP的一般步骤: 1.导入必要的库 ``` import torch import torch.nn as nn import torch.distributed as dist import torch.multiprocessing as mp ``` 2.定义...
torch.nn.parallel.DistributedDataParallel提供了更为高效的单机多卡和多机多卡训练接口。 几个基本概念 group: 即进程组。默认情况下,只有一个组,一个 job 即为一个组,也即一个 world。 当需要进行更加精细的通信时,可以通过 new_group 接口,使用 word 的子集,创建新组,用于集体通信等。