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...
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...
Single GPU Multiprocessing with PaddlePaddleOCR and pytorch #3070 cpene1 opened this issue Jun 9, 2021· 4 comments Commentscpene1 commented Jun 9, 2021 Hi! First of all, thank you for such a powerful tool! It helped me so much so far! I was trying to go a bit more in depth and ...
接下来我们来运行single-machine-and-multi-GPU-DistributedDataParallel-mp.py代码,使用该方式启动仅支持单机运行。 > python single-machine-and-multi-GPU-DistributedDataParallel-mp.py --nodes=1--ngpus_per_node=4Using device: cuda:3localrank: 3, global rank: 3, world size:4Using device:cuda:1 Usi...
单机单卡(单GPU) 第一步:需要知道手头有多少 GPU import torch print(torch.cuda.is_available()) # 判断当前的机器是否有可用的 GPU print(torch.cuda.device_count()) # 目前可用的 GPU 的数量。 --- 输出: False 0 第二步,获得 GPU 的一个实例...
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:
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)。
理解Python的迭代器是解读PyTorch 中 torch.utils.data模块的关键。在Dataset,Sampler和DataLoader这三个类中都会用到 python 抽象类的魔法方法,包括__len__(self),__getitem__(self)和__iter__(self) __len__(self): 定义当被 len() 函数调用时的行为,一般返回迭代器中元素的个数 ...
Single process: one Python interpreter controlling a single GPU/TPU at a time Multi process: N Python interpreters are launched, corresponding to N GPU/TPUs found on the system Another mode is SPMD, where one Python interpreter controls all N GPU/TPUs found on the system. Multi processing is...