pytorch使用horovod多gpu训练 pytorch在Horovod上训练步骤分为以下几步: 完整示例代码如下,在imagenet上采用resnet50进行训练 ...
版权声明:本文为博主原创文章,遵循 CC . BY SA 版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明。本文链接:https: blog.csdn.net weixin article details 这里记录用pytorch 多GPU训练 踩过的许多坑 仅针对单服务器多gpu 数据并行 而不是 多机器分布式训练 一 官方思路包装模型 这是pytorch 官方的原理图 按照这个官方的原理图 修改应该参 ...
2019-09-05 15:07 0 4182 推荐指数:
pytorch使用horovod多gpu训练 pytorch在Horovod上训练步骤分为以下几步: 完整示例代码如下,在imagenet上采用resnet50进行训练 ...
)model.to(device) 这样模型就会在gpu 0, 1, 2 上进行训练 ...
pytorch 多gpu训练 用nn.DataParallel重新包装一下 数据并行有三种情况 前向过程 只要将model重新包装一下就可以。 后向过程 在网上看到别人这样写了,做了一下测试。但是显存没有变化,不知道它的影响是怎样的。 更新学习率的时候也需要 ...
Pytorch多GPU训练 临近放假, 服务器上的GPU好多空闲, 博主顺便研究了一下如何用多卡同时训练 原理 多卡训练的基本过程 首先把模型加载到一个主设备 把模型只读复制到多个设备 把大的batch数据也等分到不同的设备 最后将所有设备计算得到的梯度合并更新 ...
# 1: torch.cuda.set_device(1) # 2: device = torch.device("cuda:1") # 3:(官方推荐)import os os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = '1' (同时调用两块GPU的话 ...
本文将记录如何使用单机多卡GPU的方式进行训练,主要是采用DP模式(DDP模式一般用于多机多卡训练)。 1、DP模式基本原理 DP模型进行单机多卡训练基本步骤如下: (1)将模型复制到各个GPU中,并将一个batch的数据划分成mini_batch并分发给给个GPU ...
torch.load('tensors.pt') # 把所有的张量加载到CPU中 torch.load('tensors.pt', map_location=lambda storage, loc: storage) # 把所有的张量加载到GPU 1中 torch.load ...
/master/lesson7/multi_gpu.py 这篇文章主要介绍了 GPU 的使用 ...