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 ...
僅使用nn.DataParallel,gpu 和gpu gpu 和gpu gpu 和gpu 等包含gpu 的組合都是可以的,其余組合不行,報錯RuntimeError: module must have its parameters and buffers on device cuda: device ids but found one of them on device: cuda: ,因為te ...
2020-07-29 11:05 0 3917 推薦指數:
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 ...
在RNN模型的訓練過程中,需要用到詞嵌入,而torch.nn.Embedding就提供了這樣的功能。我們只需要初始化torch.nn.Embedding(n,m),n是單詞數,m就是詞向量的維度。 一開始embedding是隨機的,在訓練的時候會自動更新。 舉個簡單的例子: word1 ...
本文將介紹: torch.nn包 定義一個簡單的nn架構 定義優化器、損失函數 梯度的反向傳播 將使用LeNet-5架構進行說明 一、torch.nn包 torch.nn包來構建網絡; torch.nn.Module類作為自定義類的基類 ...
PyTorch快速入門教程七(RNN做自然語言處理) - pytorch中文網 原文出處: https://ptorch.com/news/11.html 在pytorch里面實現word embedding是通過一個函數來實現的:nn.Embedding # -*- coding ...
自定義層Linear必須繼承nn.Module,並且在其構造函數中需調用nn.Module的構造函數,即super(Linear, self).__init__() 或nn.Module.__init__(self),推薦使用第一種用法,盡管第二種寫法更直觀。 在構造函數 ...
該教程是在notebook上運行的,而不是腳本,下載notebook文件。 PyTorch提供了設計優雅的模塊和類:torch.nn, torch.optim, Dataset, DataLoader,以創建和訓練神經網絡。為了充分利用其功能,並根據問題進行自定義,需要充分理解它們做的是什么 ...
class torch.nn.CrossEntropyLoss(weight=None, size_average=True, ignore_index=-100, reduce=True) 我這里沒有詳細解讀這個損失函數的各個參數,僅記錄一下在sru中涉及到的。 sru中代 ...
自然語言中的常用的構建詞向量方法,將id化后的語料庫,映射到低維稠密的向量空間中,pytorch 中的使用如下: 輸出: 需要注意的幾點: 1)id化后的數據需要查表構建詞向量時,idx必須是Long型的tensor 2)查表操作embeds即可得出嵌入向量 ...