前言 Pytorch 中使用DataParallel很简单只需要nn.DataParallel(model) 但是如果在GPU上使用而且模型较大可能会遇到一个warning RNN module weights are not part of single contiguous chunk ...
Dataparallel 和 DataparallelDistributed 的区别 一 Dataparallel DP . Dartaparallel 的使用方式 Dataparallel 的使用方式比较简单,只需要一句话即可: net nn.Dataparallel net, device ids, output device 其中,net 就是自己定义的网络实例,device ids就是需要 ...
2021-07-16 15:51 0 648 推荐指数:
前言 Pytorch 中使用DataParallel很简单只需要nn.DataParallel(model) 但是如果在GPU上使用而且模型较大可能会遇到一个warning RNN module weights are not part of single contiguous chunk ...
这篇博客是在pytorch中基于apex使用混合精度加速的一个偏工程的描述,原理层面的解释并不是这篇博客的目的,不过在参考部分提供了非常有价值的资料,可以进一步研究。 一个关键原则:“仅仅在权重更新的时候使用fp32,耗时的前向和后向运算都使用fp16”。其中的一个技巧是:在反向计算开始前 ...
1、学习率设置策略 Pytorch 已经实现了两种方法:「torch.optim.lr_scheduler.CyclicLR」和「torch.optim.lr_scheduler.OneCycleLR」。参考文档:https://pytorch.org/docs/stable ...
之前对Pytorch 1.0 的Dataparallel的使用方法一直似懂非懂,总是会碰到各种莫名其妙的问题,今天就好好从源头梳理一下,更好地理解它的原理或者说说下步骤。 源码地址: https://github.com/pytorch/pytorch/blob/master/torch ...
引自:https://zhuanlan.zhihu.com/p/147204568 方法主要有模型结构优化、模型剪枝、模型量化、知识蒸馏。 1、模型结构优化 总览各种深度学习模型,可以发现它们都是由一个个小组件组装而成,只是初期先把模型做大做强,后期落地遇到问题时,再瘦身优化。具体的优化方法 ...
一、默认gpu加速 一般来说我们最常见到的用法是这样的: 或者说: 这样我们就可以把某一个向量或者模型进行gpu训练 二、指定gpu加速 来指定使用的具体设备。如果没有显式指定设备序号的话则使用torch.cuda.current_device()对应的序号。 ...
一、启动训练的命令 python -m torch.distributed.launch --nproc_per_node=NUM_GPUS_YOU_HAVE train.py ...
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 ...