pytorch单机多卡训练 训练 只需要在model定义处增加下面一行: 载入模型 如果是多GPU载入,没有问题 如果训练时是多GPU,但是测试时是单GPU,会出现报错 解决办法 ...
针对于单机多卡,可以使用nn.DataParallel进行训练,需要注意的是,与单卡训练有一些地方不同: 模型和优化器的初始化: 模型初始化之后,需要传入nn.DataParallel,再进行并行化处理,同时注意优化器同样需要做并行化处理,如下: device ids是一个list,保存要使用的GPU标号: 优化器参数的更新: 与常规相比,多了个.module,是因为在并行化处理的时候,torc ...
2020-07-21 15:44 0 515 推荐指数:
pytorch单机多卡训练 训练 只需要在model定义处增加下面一行: 载入模型 如果是多GPU载入,没有问题 如果训练时是多GPU,但是测试时是单GPU,会出现报错 解决办法 ...
首先在ctrl+c后出现这些错误 训练后卡在 torch.distributed.elastic.multiprocessing.api.SignalException: Process 214426 got signal ...
需求 对基于pytorch的深度学习模型进行多卡训练以加速训练过程 由于显卡版本过于老旧,安装配置NCCL工程量过于庞大,希望使用简单的pytorch代码实现单机多卡训练,不考虑多机多卡的显卡通信 训练完成后保存的checkpoint需要能够在任何设备上进行加载、推理 实现 ...
目录 单机单卡 单机多卡 方法一:torch.nn.DataParallel(单进程效率慢) 方法二:torch.nn.parallel.DistributedDataParallel(多进程多卡) 多机多卡 单机单卡 ...
为init_method="env://"(默认的环境变量方法) # 单机多卡并行计算示例 import ...
1. 导入库: 2. 进程初始化: 添加必要参数 local_rank:系统自动赋予的进程编号,可以利用该编号控制打印输出以及设置device world_size:所创建的进程数, ...
让TensorFlow飞一会儿 面对大型的深度神经网络训练工程,训练的时间非常重要。训练的时间长短依赖于计算处理器也就是GPU,然而单个GPU的计算能力有限,利用多个GPU进行分布式部署,同 ...
一、启动训练的命令 python -m torch.distributed.launch --nproc_per_node=NUM_GPUS_YOU_HAVE train.py 其中torch.distributed.launch表示以分布式的方式启动训练 ...