1 DP 1.1 使用 1.2 原理 1.3 实现 1.4 分析 2 DDP 2.1 使用 2.2 原理 2.3 实现 小结 参考资料 文@932767 本文介绍 PyTorch 里的数据并行训练,涉及 nn.DataParallel (DP) 和 nn.parallel.DistributedDataParallel (DDP) 两个模块(基于 1.7 版本),涵盖分布式训练的原理以及源码解读(大多以汉字注释,记得仔细读一...
1 DP 和 DDP 分别在什么情况下使用 1.1 几种并行训练的选项 PyTorch 提供了几种并行训练的选项。 如果:(1) 训练速度无所谓。(2) 模型和数据能够 fit 进一个 GPU 里面:这种情况建议不要分布式训练。 如果:(1) 想提升训练速度。(2) 非常不想过多地修改代码。(3) 有1台机器 (machine 或者叫做 node) (...
51CTO博客已为您找到关于pytorch DP模式和DDP模式的相关内容,包含IT学习相关文档代码介绍、相关教程视频课程,以及pytorch DP模式和DDP模式问答内容。更多pytorch DP模式和DDP模式相关解答可以来51CTO博客参与分享和学习,帮助广大IT技术人实现成长和进步。
optimizer.step()# DDP:# 1. save模型的时候,和DP模式一样,有一个需要注意的点:保存的是model.module而不是model。# 因为model其实是DDP model,参数是被`model=DDP(model)`包起来的。# 2. 只需要在进程0上保存一次就行了,避免多次保存重复的东西。ifdist.get_rank() ==0: torch.save(model.module.stat...
PyTorch中的分布式训练:DDP和DP 在深度学习领域,训练大规模模型时需要处理海量的数据和巨大的计算量。为了加快训练速度,可以使用分布式训练来将计算任务分配到多台机器上进行并行计算。PyTorch是一种流行的深度学习框架,提供了两种分布式训练的方式:数据并行(Data Parallelism,DP)和分布式数据并行(Distributed Data Parallelism...
<!DOCTYPE html> 将DP(DataParallel)改造为DDP(DistributedDataParallel) 昇腾目前暂不支持DP模型的训练,但PyTorch中的DDP是DP的一种扩展,可以更好地支持分布式训练。并且DDP使用更先进的通信策略,可以更好地处理梯度同步和通信效率。所以当DP不支持时,可以使用DDP
DP模式简化操作，易于上手，通过环境设置或终端命令指定GPU。DDP模式为多机多卡设计，采用all-reduce架构，通信成本与GPU数量关联较小，通常效率更高，官方推荐使用。在PyTorch中，使用DDP时，数据在batch维度上分组，输入数据分配至指定设备。每个设备上复制模型副本，计算各自数据后，梯度进行平均。缺点是代码...
在PyTorch中，分布式训练提供了两种方案：DataParallel（DP）与DistributedDataParallel（DDP）。DP（DataParallel）适用于简化场景，通过在代码中设置环境变量或直接在终端指定可见GPU，实现多卡训练。代码示例如下：os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]="0,1" 或 export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1 完整实现步骤...
暂时来说,`DDP`是采用多进程多线程的方式,并且训练速度较高,他的缺点主要就是,需要修改比较多的代码,比`DP`的一行代码较为繁琐许多。## 参考资料:1. [Pytorch 并行训练(DP, DDP)的原理和应用](https://blog.csdn.net/kuweicai/article/details/120516410)...
PyTorch提供了 mp.spawn 来在一个节点启动该节点所有进程，每个进程运行 train(i, args) ，其中 i 从0到 args.gpus - 1 。所以有以下 code。执行代码时，GPU 数和进程数都是 world_size。当使用 DDP 时，我们只在一个进程中保存模型，然后将其加载到所有进程中，以减少写的开销。这也很好理解...