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 ...
針對於單機多卡,可以使用nn.DataParallel進行訓練,需要注意的是,與單卡訓練有一些地方不同: 模型和優化器的初始化: 模型初始化之后,需要傳入nn.DataParallel,再進行並行化處理,同時注意優化器同樣需要做並行化處理,如下: device ids是一個list,保存要使用的GPU標號: 優化器參數的更新: 與常規相比,多了個.module,是因為在並行化處理的時候,torc ...
2020-07-21 15:44 0 515 推薦指數:
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 ...
首先在ctrl+c后出現這些錯誤 訓練后卡在 torch.distributed.elastic.multiprocessing.api.SignalException: Process 214426 got signal ...
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 ...
目錄 單機單卡 單機多卡 方法一:torch.nn.DataParallel(單進程效率慢) 方法二:torch.nn.parallel.DistributedDataParallel(多進程多卡) 多機多卡 單機單卡 ...
為init_method="env://"(默認的環境變量方法) # 單機多卡並行計算示例 import ...
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, ...
讓TensorFlow飛一會兒 面對大型的深度神經網絡訓練工程,訓練的時間非常重要。訓練的時間長短依賴於計算處理器也就是GPU,然而單個GPU的計算能力有限,利用多個GPU進行分布式部署,同 ...
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 ...