近日,深度学习框架PyTorch发布了1.11版本。 该版本主要更新如下: 新引入了用于通用模块数据加载基元的TorchData库,从而可以轻松地构建灵活和高性能的数据管道(pipeline)。 发布了functorch库首个beta版本,可以向PyTorch中添加可组合函数转换。 支持分布式数据并行(Distributed Data Parallel, DDP)静态图优化功能。 PyTorch...
torch.utils.data.BatchSampler: 在一个batch中封装一个其他的采样器, 返回一个 batch 大小的 index 索引 torch.utils.data.DistributedSample: 将数据加载限制为数据集子集的采样器。与torch.nn.parallel.DistributedDataParallel结合使用。 在这种情况下,每个进程都可以将DistributedSampler实例作为DataLoader采样器传递 3 ...
BatchSampler: 在一个batch中封装一个其他的采样器, 返回一个 batch 大小的 index 索引 torch.utils.data.DistributedSample: 将数据加载限制为数据集子集的采样器。与 torch.nn.parallel.DistributedDataParallel 结合使用。 在这种情况下,每个进程都可以将 DistributedSampler 实例作为 DataLoader 采样器传递...
It is recommended to use :class:`~torch.nn.parallel.DistributedDataParallel`, instead of this class, to do multi-GPU training, even if there is only a single node. See: :ref:`cuda-nn-ddp-instead` and :ref:`ddp`. Arbitrary positional and keyword inputs are allowed to be passed into D...
与torch.nn.parallel.DistributedDataParallel结合使用时特别有用。在这种情况下,每个进程都可以传递:torch.utils.data.DistributedSampler实例作为DataLoader采样器,并加载原始数据集的专有子集。 参数: dataset– 采样的数据集; num_replicas(int,optional) – 参与分布式培训的进程数。默认情况下,rank从当前分布式组中检索...
classtorch.utils.data.distributed.DistributedSampler(dataset, num_replicas=None, rank=None) 将数据加载限制到数据集的子集的采样器。 在torch.nn.parallel.DistributedDataParallel中是特别有用的。在这种情况下,每个进程都可以作为DataLoader采样器传递一个DistributedSampler实例,并加载独占的原始数据集的子集。
然而,请注意,实际的大数据处理可能需要更多的配置和优化,比如使用分布式数据并行(Distributed Data Parallel, DDP)等。 在这个示例中,我将展示如何创建一个简单的自定义数据集类,并使用DataLoader来迭代数据。DataLoader是PyTorch中用于包装数据集的一个类,它提供了数据批处理、打乱数据顺序和并行加载数据等功能。 python ...
.data_parallel() .DataParallel() .DistributedDataParallel() Related Methods sys.argv() sys.stderr() sys.stdout() json.load() numpy.pad() torch.nn() torch.tanh() torch.load() torch.cat() torch.inverse() torch.nn.functional.conv1d() torch.nn.LeakyReLU() torch.nn....
if isinstance(model, torch.nn.parallel.DistributedDataParallel): # CPU case model.module.save(dp=dp) else: model.save(dp=dp) metrics = dict(epoch=epoch, lr=optimizer.param_groups[0]["lr"], train_loss=train_loss, val_loss=val_loss) ...
Tensors and Dynamic neural networks in Python with strong GPU acceleration - pytorch/torch/nn/parallel/data_parallel.py at d42e90991bf93fcce9fae3f5edeb925876900bfc · pytorch/pytorch