Pytorch使用单机多卡训练
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 ...
原文：使用pytorch的DistributedParallel进行单机多卡训练
. 导入库： . 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，也就是所使用的GPU数量 初始化设置详见参考文档 . 数据分发： 使用DistributedSampler来为各个进程分发数据，其中num replicas与world size保持一致，用于将数据集等分成不重叠的数个子 ...
2020-08-20 16:44 0 2142 推荐指数：
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