使用tensorflow model库里的cifar10 多gpu训练时,最后测试发现时间并没有减少,反而更慢 参考以下两个链接 https://github.com/keras-team/keras/issues/9204 https://medium.com/@c_61011 ...
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:
使用tensorflow model库里的cifar10 多gpu训练时,最后测试发现时间并没有减少,反而更慢 参考以下两个链接 https://github.com/keras-team/keras/issues/9204 https://medium.com/@c_61011 ...
不知道大家是否和訓言一样,之前用的移动卡,绑了一堆东西,后来迫于移动5元30MB的流量换了个新卡,恰巧又买了个ipone单卡手机,每次收验证码都要重新拆手机卡,或者拿个备用机,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 ...
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 ...
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: (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 ...
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 ...
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 ...
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 ...
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 ...