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pytorch 整个dataset放到gpu 本文介绍了一个自助结账系统,该系统的主要原件是一个视觉项目计数,可以在客户结账时识别选择的商品的类别和数量,从而完成自助结账。但是该系统的训练受到域适应问题的挑战,即训练数据是单个的物品,而测试图像则是物品的集合。为了解决这个问题,作者提出了一个data priming方法。首先使用一个pre...
数据IO: from 磁盘 to 内存 图片读取并解码和图片预处理:默认是 cpu 处理 move data from cpu to gpu 1.2 提高数据IO hdd换ssd(提速30倍); 预读磁盘数据到内存, 把内存当硬盘 tmpfs,见[1]; 但这个暂时在SIST AI Cluster上无解,因为 jing li 有过实测在我们的公共集群上不work, 后面我再测下看是否真...
import torch import horovod.torch as hvd # Initialize Horovod 初始化horovod hvd.init() # Pin GPU to be used to process local rank (one GPU per process) 分配到每个gpu上 torch.cuda.set_device(hvd.local_rank()) # Define dataset... 定义dataset train_dataset = ... # Partition dataset ...
deftest(model, criterion):# monitor test loss and accuracytest_loss=0.correct=0.total=0.forbatch_idx, (data, target) in enumerate(test_loader):# move to GPUiftorch.cuda.is_available():data,target = data.cuda(), target.cuda()# forward pass: compute predicted outputs by passing inputs...
DataParallel 是 PyTorch 提供的一种数据并行方法,用于在单台机器上的多个 GPU 上进行模型训练。它通过将输入数据划分成多个子部分(mini-batches),并将这些子部分分配给不同的 GPU,以实现并行计算。 在前向传播过程中,输入数据会被划分成多个副本并发送到不同的设备(device)上进...
其他与 pytorch 中训练模型的模板相同,最后一点需要注意的是,在我们将 tensor 移动到 GPU 的时候,同样需要使用 rank 索引,代码中体现在第 14 行。 defdemo_basic(rank, world_size):print(f"Running basic DDP example on rank {rank}.") setup(rank, world_size)#create model and move it to GPU with...
由于我们主要关注GPU的内存消耗,所以在训练时需要检测每批的内存消耗。这里使用nvidia-ml-py3库,该库使用nvidia-smi命令来获取内存信息。 pip install nvidia-ml-py3 为了简单起见,我们使用简单的狗和猫分类数据集的子集。 git clone https://github.com/laxmimerit/dog-cat-full-dataset.git ...
# create model and move it to GPU with id rank model = ToyModel.to(rank) ddp_model = DDP(model, device_ids=[rank]) loss_fn = nn.MSELoss optimizer = optim.SGD(ddp_model.parameters, lr=0.001) optimizer.zero_grad outputs = ddp_model(torch.randn(20,10)) ...