原文:GPU, 单机单卡, 多机多卡

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 .判断卡存在 torch.cuda.is available .数据拷贝到GPU data.cuda .模型拷贝到GPU model.cuda .加载的时候,需要map locati ...

2022-04-01 21:43 0 1414 推荐指数:

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《无忧行》——一个软件实现苹果单卡双待(仅支持移动)

不知道大家是否和訓言一样,之前用的移动,绑了一堆东西,后来迫于移动5元30MB的流量换了个新,恰巧又买了个ipone单卡,每次收验证码都要重新拆手机卡,或者拿个备用,或者在网上买个100多的苹果皮。 有时出个门都不知道插哪张手机卡好。不过,备受煎熬了好一阵子后,訓言找到了一个解决办法 ...

Sat May 09 21:13:00 CST 2020 0 6583
单机GPU训练报错

问题一:   在keras中使用多个GPU训练模型时,出现错误 AttributeError: '_TfDeviceCaptureOp' object has no attribute '_set_device_from_string' , 根据错误提示是'_TfDeviceCaptureOp ...

Tue Feb 18 22:12:00 CST 2020 0 1557
torch单机重点:

针对于单机,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: (1)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 ...

Tue Jul 21 23:44:00 CST 2020 0 515
pytorch单机训练

pytorch单机训练 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 ...

Wed Jun 24 23:18:00 CST 2020 0 1815
Pytorch使用单机训练

需求 对基于pytorch的深度学习模型进行多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代码实现单机训练,不考虑多的显卡通信 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 ...

Tue Aug 17 17:45:00 CST 2021 0 101
使用pytorch的DistributedParallel进行单机训练

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,也就是所使用的GPU数量 (初始化设置详见参考文档) 3. 数据分发: 使用 ...

Fri Aug 21 00:44:00 CST 2020 0 2142
TensorFlow分布式部署【单机

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,同时完成一个训练任务是一个很好的办法。对于caffe来说,由于NCCL的存在,可以直接在slover ...

Wed Sep 19 22:45:00 CST 2018 0 3246
 
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