Pytorch 多GPU训练-单运算节点-All you need
概述 Pytorch多GPU训练本质上是数据并行，每个GPU上拥有整个模型的参数，将一个batch的数据均分成N份，每个GPU处理一份数据，然后将每个GPU上的梯度进行整合得到整个batch的梯度，用整合后的梯度更新所有GPU上的参数，完成一次迭代。 其中多gpu训练的方案有两种，一种是利用 ...
原文：Pytorch 多GPU训练-多计算节点并行-All you need
概述 本篇介绍多计算节点上的pytorch分布式训练。从环境配置到运行demo的所有步骤，step by step。没有理论原理，理论原理可以参考这里. 基础环境 多台linux计算节点，通过网络连接，不同主机之间可以相互ping通。网速越快越好，如果通信速度比较慢，就不用怎么考虑分布式训练。 所有linux计算节点都包含若干GPU，GPU数量可以不一致，但是所有GPU计算速度尽量一致，否则模型的 ...
2019-09-30 15:42 0 704 推荐指数：
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