import torch.distributed as dist import torch.multiprocessing as mp mp.spawn(main_worker, nprocs=4, args=(4, myargs)) def main_worker(proc, nprocs, args): dist.init_process_group(backend='nccl', init_method='tcp://127.0.0.1:23456', world_size=4, rank=gpu) torch.cuda.set_device(args...
train_multi_gpu_using_spawn.py,是基于torch.multiprocessing方法启动的,这两个脚本只是在启动方式有些差异,但是在功能函数部分基本上是一模一样的,本文以train_multi_gpu_using_launch.py脚本进行介绍。 2. 代码讲解 项目以ResNet网络对花朵数据集分类为例说明。 2.1单GPU训练 在train_multi_GPU中作为参考,首先提...
DP 将输入的一个 batch 数据分成了 n 份(n 为实际使用的 GPU 数量),分别送到对应的 GPU 进行计算。在网络前向传播时,模型会从主 GPU 复制到其它 GPU 上;在反向传播时,每个 GPU 上的梯度汇总到主 GPU 上,求得梯度均值更新模型参数后,再复制到其它 GPU,以此来实现并行。由于主 GPU 要进行梯度汇总和模型...
# DDP 训练importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.multiprocessingasmp# 从torchvision中导入resnet18模型...
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 将拥有这 10 层的全部副本,而当在两个 GPU 上使用模型并行时,每个 GPU 可以托管 5 层)。
It is recommended to use DistributedDataParallel, instead of DataParallel to do multi-GPU training, even if there is only a single node.对于单节点多GPU数据并行训练,事实证明,DistributedDataParallel的速度明显高于torch.nn.DataParallel。torch.nn.parallel.DistributedDataParallel(module, device_ids=None, ...
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,新函数表现也会优于这个旧函数。 这里要提到两个问题:
I am able to run on a single GPU machine without issue and would expect to be able to run it without issue on a multi-gpu machine (especially when specifying to use only 1 of the multiple GPUs with devices=1). I have also tested out a similar script with my own data and am ...
torch.multiprocessing:这是PyTorch的多进程库,提供了在多个进程中并行运行神经网络训练的功能。 以上只是PyTorch中常用模块的一部分,实际上PyTorch还提供了许多其他有用的模块和工具,如torch.cuda(用于GPU加速)、torch.quantization(用于模型量化)等。具体使用哪些模块取决于你的应用需求和任务类型。
Hi, thanks for the great project! I need to train in a multi-gpu setting and the pytorch init step requires something like import torch.multiprocessing as mp def main_worker(): ... mp.spawn(main_worker, nprocs=4, args=(4, myargs)) I'm w...