前言 Pytorch 中使用DataParallel很簡單只需要nn.DataParallel(model) 但是如果在GPU上使用而且模型較大可能會遇到一個warning RNN module weights are not part of single contiguous chunk ...
Dataparallel 和 DataparallelDistributed 的區別 一 Dataparallel DP . Dartaparallel 的使用方式 Dataparallel 的使用方式比較簡單,只需要一句話即可: net nn.Dataparallel net, device ids, output device 其中,net 就是自己定義的網絡實例,device ids就是需要 ...
2021-07-16 15:51 0 648 推薦指數:
前言 Pytorch 中使用DataParallel很簡單只需要nn.DataParallel(model) 但是如果在GPU上使用而且模型較大可能會遇到一個warning RNN module weights are not part of single contiguous chunk ...
這篇博客是在pytorch中基於apex使用混合精度加速的一個偏工程的描述,原理層面的解釋並不是這篇博客的目的,不過在參考部分提供了非常有價值的資料,可以進一步研究。 一個關鍵原則:“僅僅在權重更新的時候使用fp32,耗時的前向和后向運算都使用fp16”。其中的一個技巧是:在反向計算開始前 ...
1、學習率設置策略 Pytorch 已經實現了兩種方法:「torch.optim.lr_scheduler.CyclicLR」和「torch.optim.lr_scheduler.OneCycleLR」。參考文檔:https://pytorch.org/docs/stable ...
之前對Pytorch 1.0 的Dataparallel的使用方法一直似懂非懂,總是會碰到各種莫名其妙的問題,今天就好好從源頭梳理一下,更好地理解它的原理或者說說下步驟。 源碼地址: https://github.com/pytorch/pytorch/blob/master/torch ...
引自:https://zhuanlan.zhihu.com/p/147204568 方法主要有模型結構優化、模型剪枝、模型量化、知識蒸餾。 1、模型結構優化 總覽各種深度學習模型,可以發現它們都是由一個個小組件組裝而成,只是初期先把模型做大做強,后期落地遇到問題時,再瘦身優化。具體的優化方法 ...
一、默認gpu加速 一般來說我們最常見到的用法是這樣的: 或者說: 這樣我們就可以把某一個向量或者模型進行gpu訓練 二、指定gpu加速 來指定使用的具體設備。如果沒有顯式指定設備序號的話則使用torch.cuda.current_device()對應的序號。 ...
一、啟動訓練的命令 python -m torch.distributed.launch --nproc_per_node=NUM_GPUS_YOU_HAVE train.py ...
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 ...