pytorch使用horovod多gpu訓練
pytorch使用horovod多gpu訓練 pytorch在Horovod上訓練步驟分為以下幾步： 完整示例代碼如下，在imagenet上采用resnet50進行訓練 ...
原文：pytorch 多GPU訓練總結（DataParallel的使用）
版權聲明：本文為博主原創文章，遵循 CC . BY SA 版權協議，轉載請附上原文出處鏈接和本聲明。本文鏈接：https: blog.csdn.net weixin article details 這里記錄用pytorch 多GPU訓練 踩過的許多坑 僅針對單服務器多gpu 數據並行 而不是 多機器分布式訓練 一 官方思路包裝模型 這是pytorch 官方的原理圖 按照這個官方的原理圖 修改應該參 ...
2019-09-05 15:07 0 4182 推薦指數：
相關推薦
pytorch 多GPU 訓練
)model.to(device) 這樣模型就會在gpu 0, 1, 2 上進行訓練 ...
pytorch 多gpu訓練
pytorch 多gpu訓練 用nn.DataParallel重新包裝一下 數據並行有三種情況 前向過程 只要將model重新包裝一下就可以。 后向過程 在網上看到別人這樣寫了，做了一下測試。但是顯存沒有變化，不知道它的影響是怎樣的。 更新學習率的時候也需要 ...
Pytorch多GPU訓練
Pytorch多GPU訓練 臨近放假, 服務器上的GPU好多空閑, 博主順便研究了一下如何用多卡同時訓練 原理 多卡訓練的基本過程 首先把模型加載到一個主設備 把模型只讀復制到多個設備 把大的batch數據也等分到不同的設備 最后將所有設備計算得到的梯度合並更新 ...
pytorch 指定GPU訓練
# 1： torch.cuda.set_device(1) # 2： device = torch.device("cuda:1") # 3：（官方推薦）import os os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = '1' （同時調用兩塊GPU的話 ...
Pytorch——多卡GUP訓練原理(torch.nn.DataParallel)
本文將記錄如何使用單機多卡GPU的方式進行訓練，主要是采用DP模式（DDP模式一般用於多機多卡訓練）。 1、DP模式基本原理 DP模型進行單機多卡訓練基本步驟如下： （1）將模型復制到各個GPU中，並將一個batch的數據划分成mini_batch並分發給給個GPU ...
pytorch GPU訓練好的模型使用CPU加載
torch.load('tensors.pt') # 把所有的張量加載到CPU中 torch.load('tensors.pt', map_location=lambda storage, loc: storage) # 把所有的張量加載到GPU 1中 torch.load ...
[PyTorch 學習筆記] 7.3 使用 GPU 訓練模型
/master/lesson7/multi_gpu.py 這篇文章主要介紹了 GPU 的使用 ...