sampler =DistributedSampler(dataset) loader= DataLoader(dataset, sampler=sampler)forepochinrange(start_epoch, n_epochs): sampler.set_epoch(epoch)#设置epoch 更新种子train(loader) 模型的分布式训练封装。将单机模型使用torch.nn.parallel.DistributedDataParallel进行封装,如下: torch.cuda.set_device(local_rank)...
model= torch.nn.parallel.DistributedDataParallel(model, device_ids=[rank]) optimizer=optim.SGD(model.parameters())forepochinrange(100): train_sampler.set_epoch(epoch)forbatch_idx, (data, target)inenumerate(train_loader): data=data.cuda() target=target.cuda() ... output=model(images) loss=c...
deterministic = True 有些同学会提到了,如果只这样 set_seed,会解决不了每个 epoch 都使用相同顺序读取dataset 里的数据。于是又加了这行 set_epoch 代码: train_dataloader.sampler.set_epoch(epoch) 有些同学又提到,如果只这样,会导致使用多进程 DataLoader 时,不同进程得到完全相同的 numpy 随机数 (例如不同...
实验一:不使用set_epoch for epoch in range(3): print(f'epoch: {epoch}') # sampler.set_epoch(epoch) # 注释掉这行 for i, data in enumerate(dataloader, 0): names, _ = data print(names) 从结果可以看到,每个epoch使用的data数据顺序都是一模一样的,并没有shuffle 实验二:使用set_epoch for ...
与单GPU不同的地方:rain_sampler.set_epoch(epoch),这行代码会在每次迭代的时候获得一个不同的生成器,每一轮开始迭代获取数据之前设置随机种子,通过改变传进的epoch参数改变打乱数据顺序。通过设置不同的随机种子,可以让不同GPU每轮拿到的数据不同。后面的部分和单...
print(f"[GPU{self.gpu_id}] Epoch {epoch} | Batchsize: {b_sz} | Steps: {len(self.train_data)}") for source, targets in self.train_data: source = source.to(self.gpu_id) targets = (self.gpu_id) self._run_batch(source, targets) ...
train_sampler.set_epoch(epoch) #set_epoch是官方定义的函数。使多个 epoch 的数据能够在一开始DistributedSampler组装的时候就shuffle打乱顺序。 否则,dataloader迭代器产生的数据将始终使用相同的顺序。 mean_loss = train_one_epoch(model=model, optimizer=optimizer, ...
经过完整的训练，我们可以看到，在95 epoch以后生成的图像和测试中，它可以构造出与原始输入图像非常匹配的图像。我们根据loss值，可以知道epoch可以设置100或200。经过长时间的训练，有望获得更清晰的重建图像。然而，通过这个演示，我们可以理解如何在PyTorch中实现用于图像重建的深度自编码器。参考文献：Sovit Ranjan ...
import torchfrom torch.optim.lr_scheduler import StepLR # Import your choice of scheduler hereimport matplotlib.pyplot as pltfrom matplotlib.ticker import MultipleLocatorLEARNING_RATE = 1e-3EPOCHS = 4STEPS_IN_EPOCH = 8# Set model and optimizermodel = torch.nn.Linear(2, 1)optimizer = torch....
rpcv/kevin/dataset/dogs-vs-cats-redux-kernels-edition/train',transform=transform_train)valset=DogCat('/data/rpcv/kevin/dataset/dogs-vs-cats-redux-kernels-edition/train',transform=transform_val,train=False,val=True)# 将训练集和验证集放到 DataLoader 中去,shuffle 进行打乱顺序(在多个 epoch 的情况...