即每次梯度每个gpu只获得部分梯度更新,等一个完整的Ring完成,每个GPU都获得了完整的参数。 这里引入了一个新的函数model = torch.nn.parallel.DistributedDataParallel(model)为的就是支持分布式模式 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...
异步(asynchronous): 每个GPU各自进行训练和参数更新,不需等待其他GPU计算完毕。能够提升训练速度,但可能会产生Slow and Stale Gradients(梯度消失、梯度过期)问题,收敛过程较不稳定,训练结果会比使用同步的差。 2.模型并行化(Model Parallel) 当模型架构太大以至于在一个GPU上放不下时候,可以采用模型并行化的方式来将...
这里引入了一个新的函数model = torch.nn.parallel.DistributedDataParallel(model)为的就是支持分布式模式 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...
takes care of session initialization,# restoring from a checkpoint, saving to a checkpoint, and closing when done# or an error occurs.withtf.train.MonitoredTrainingSession(checkpoint_dir=checkpoint_dir,config=config,hooks=hooks)asmon_sess:whilenotmon_sess.should_stop():# Perform synchronous ...