需求 對基於pytorch的深度學習模型進行多卡訓練以加速訓練過程 由於顯卡版本過於老舊,安裝配置NCCL工程量過於龐大,希望使用簡單的pytorch代碼實現單機多卡訓練,不考慮多機多卡的顯卡通信 訓練完成后保存的checkpoint需要能夠在任何設備上進行加載、推理 實現 ...
pytorch單機多卡訓練 訓練 只需要在model定義處增加下面一行: 載入模型 如果是多GPU載入,沒有問題 如果訓練時是多GPU,但是測試時是單GPU,會出現報錯 解決辦法 ...
2020-06-24 15:18 0 1815 推薦指數:
需求 對基於pytorch的深度學習模型進行多卡訓練以加速訓練過程 由於顯卡版本過於老舊,安裝配置NCCL工程量過於龐大,希望使用簡單的pytorch代碼實現單機多卡訓練,不考慮多機多卡的顯卡通信 訓練完成后保存的checkpoint需要能夠在任何設備上進行加載、推理 實現 ...
一、啟動訓練的命令 python -m torch.distributed.launch --nproc_per_node=NUM_GPUS_YOU_HAVE train.py 其中torch.distributed.launch表示以分布式的方式啟動訓練 ...
1. 導入庫: 2. 進程初始化: 添加必要參數 local_rank:系統自動賦予的進程編號,可以利用該編號控制打印輸出以及設置device world_size:所創建的進程數, ...
一. torch.nn.DataParallel ? pytorch單機多卡最簡單的實現方法就是使用nn.DataParallel類,其幾乎僅使用一行代碼net = torch.nn.DataParallel(net)就可讓模型同時在多張GPU上訓練,它大致的工作過程如下圖所示: 在每一個 ...
前一篇博客利用Pytorch手動實現了LeNet-5,因為在訓練的時候,機器上的兩張卡只用到了一張,所以就想怎么同時利用起兩張顯卡來訓練我們的網絡,當然LeNet這種層數比較低而且用到的數據集比較少的神經網絡是沒有必要兩張卡來訓練的,這里只是研究怎么調用兩張卡。 現有方法 在網絡上查找了多卡 ...
為init_method="env://"(默認的環境變量方法) # 單機多卡並行計算示例 import ...
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 ...
問題一: 在keras中使用多個GPU訓練模型時,出現錯誤 AttributeError: '_TfDeviceCaptureOp' object has no attribute '_set_device_from_string' , 根據錯誤提示是'_TfDeviceCaptureOp ...