DataParallel

Pytorch 分布式训练心得（DP|DDP|MP）

记得接触DistributedDataParallel（DDP）之前，自己一直用DataParallel（DP）跑多卡，浪费了不少时间，恰好最近几天接触到了Swin-Transformer就尝试了下DDP
CV 炼丹师·2023-09-09 08:43

PyTorch多GPU训练模型——使用单GPU或CPU进行推理的方法

文章目录1问题描述2模型保存方式3单块GPU上加载模型4CPU上加载模型5总结1问题描述PyTorch提供了非常便捷的多GPU网络训练方法：DataParallel和DistributedDataParallel
Dark universe·2023-09-08 09:57

pytorch 多GPU训练

model=torch.nn.DataParallel(model)model=model.cuda()数据加载到GPU上inputs=inputs.cuda()labels=labels.cuda()
yanggali99·2023-09-07 18:55

PyTorch 常用代码段整理合集

目录多卡同步BN固定随机种子计算模型参数量提升Pytorch运行效率指定程序运行在特定GPU卡上保证模型的可重复性多卡同步BN当使用torch.nn.DataParallel将代码运行在多张GPU卡上时
会意·2023-08-31 09:09

AttributeError: ‘DataParallel‘ object has no attribute ‘encoder‘

错误原因这是使用nn.DataParallel产生的错误，DataParallel或DistributedDataParallel产生的错误。
R.X. NLOS·2023-08-25 23:16

TypeError: zip argument #1 must support iteration

利用pytorch中的dataparallel时，遇到一个bug[Previouslinerepeated1moretime]TypeError:zipargument#1mustsupportiteration
Bingoyear·2023-08-25 07:43

单机模型并行最佳实践

先前的帖子已经解释了如何使用DataParallel在多个GPU上训练神经网络；此功能将相同的模型复制到所有GPU，其中每个GPU消耗输入数据的不同分区。
yanglamei1962·2023-08-20 23:16

分布式数据并行入门

在一个过程中，DDP将输入模块复制到device_ids中指定的设备，将输入沿批次维度分散，然后将输出收集到output_device，这与DataParallel相似。在整个过程中，D
yanglamei1962·2023-08-20 23:16

PyTorch中的多GPU训练：DistributedDataParallel

在pytorch中的多GPU训练一般有2种DataParallel（DP）和DistributedDataParallel（DDP），DataParallel是最简单的的单机多卡实现，但是它使用多线程模型
·2023-08-15 16:35

python3+pytorch+horovod 安装

在代码优化时，调研到torch本身的DataParallel实现，在效率上不如distributedDataParallel和horovod。horovod进行了代码的封装，比较简单。
吹洞箫饮酒杏花下·2023-08-06 01:47

Pytorch多GPU训练踩坑记录

问题介绍使用nn.DataParallel进行多GPU并行训练时，对模型进行传参，出现报错“RuntimeError:chunkexpectsatleasta1-dimensionaltensor”问题分析
fakerlove·2023-08-05 16:40

调用torch.nn.DataParallel()，实现多gpu并行训练的一些心得

·总结：不论先前在os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES']中指定多少块gpu，如果只有torch.device('cuda')，不调用nn.DataParallel()，那么最终还是会用一块
DL门外汉·2023-08-04 13:09

Pytorch 多GPU训练

Pytorch多GPU训练目录Pytorch多GPU训练1导入库2指定GPU2.1单GPU声明2.2多GPU声明3数据放到GPU4把模型网络放到GPU【重要】torch.nn.DataParallel（
HHHTTY-·2023-08-04 13:09

深度学习torch基础知识

torch.detach()拼接函数torch.stack()torch.nn.DataParallel()np.clip()torch.linspace()PyTorch中tensor.repeat(
黑洞是不黑·2023-08-04 09:51

PyTorch 分布式训练和启动脚本torch.distributed.launch torchrun slurm

1、DataParallel如果当前有4个GPU，batch_size=16，那么模型将被复制到每一个GPU上，在前向传播时，每一个gpu将分到4个batch，每个gpu独立计算依据分到的batch计算出结果的梯度
www_z_dd·2023-08-03 19:17

解决AttributeError: ‘DataParallel‘ object has no attribute ‘xxxx‘

问题描述训练模型时，分阶段训练，第二阶段加载第一阶段训练好的模型的参数，接着训练第一阶段训练，含有代码if(train_on_gpu):iftorch.cuda.device_count()>1:net=nn.DataParallel
z5z5z5z56·2023-08-02 17:24

【Pytorch】模型转GPU计算

模型转GPU计算1..cuda()2..to(device)3.多GPU并行计算3.1单进程多GPU训练(DP)模式torch.nn.DataParallel4.限定GPU可用需要转换的对象模型损失函数数据
rejudge·2023-07-30 20:08

windows下使用pytorch进行单机多卡分布式训练

首先，pytorch的版本必须是大于1.7，这里使用的环境是：pytorch==1.12+cu11.6四张4090显卡python==3.7.6使用nn.DataParallel进行分布式训练这一种方式较为简单
系统免驱动·2023-07-30 03:38

pytorch的并行：nn.DataParallel 方法

```#1.当前版本信息print(torch.__version__)print(torch.version.cuda)print(torch.backends.cudnn.version())print(torch.cuda.get_device_name(0))np.random.seed(0)torch.manual_seed(0)torch.cuda.manual_seed_all(0)
tony365·2023-07-28 01:16

多GPU--简单运行，多卡模型加载保存

1、多GPU简单运行不用修改其他代码，添加几行#指定你要用的gpudevice_ids=[0,1,2,3,4,5]model=torch.nn.DataParallel(model,device_ids
包饭厅咸鱼·2023-07-24 10:21

多gpu设置问题，关于CUDA_VISIBLE_DEVICES不起作用，不生效原因

通过gpus='0,1'os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES']=gpus可以设置多个gpu，同时需要配合nn.DataParallel使用。
Ss苓·2023-07-16 03:18

pytorch训练时gpu利用率低_pytorch多gpu并行训练

目录目录pytorch多gpu并行训练1.单机多卡并行训练1.1.torch.nn.DataParallel1.2.如何平衡DataParallel带来的显存使用不平衡的问题1.3.torch.nn.parallel.DistributedDataParallel2
Tiotao·2023-07-14 23:00

深度学习-服务器pytorch多GPU训练踩坑，报错RuntimeError: Error(s) in loading state_dict

#net=torch.nn.DataParallel(net,device_ids=[0,1,2,3])#指定GPU训练net=torch.nn.DataParallel(net)#使用
liux1997·2023-07-14 23:27

RuntimeError: Error(s) in loading state_dict for DataParallel:

用pytorch搭建基于GPU运行环境的神经网络，训练时报错如下：RuntimeError:Error(s)inloadingstate_dictforDataParallel:Missingkey(s)instate_dict:"module.features.0.weight","module.features.0.bias","module.features.2.weight","modul
孔雀竹鱼·2023-06-24 01:12

RuntimeError: Error(s) in loading state_dict for ..:Missing key(s) in state_dict: …Unexpected key...

原因：预训练权重层数的键值与新构建的模型中的权重层数名称不吻合，Checkpoint里面的模型是在双卡上训练的，保存的key前面都多一个module.解决：model=torch.nn.DataParallel
香菜烤面包·2023-06-15 17:33

【AI实战】YOLOv7加载多GPU训练的模型报错解决方法

【AI实战】YOLOv7加载多GPU训练的模型DataParallel问题描述解决方法问题描述使用多gpu训练YOLOv7完成后，加载模型进行单张图片推理时，报错如下：Traceback(mostrecentcalllast
szZack·2023-06-12 22:41

如何使用多GPU训练

CUDA_VISIBLE_DEVICES，使得训练代码可以检测的显卡数量，具体设置如下，importosos.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]="0,1,2,3"#此时显示4块显卡之后就是通过DataParallel
提着木剑走天下·2023-04-10 11:38

Pytorch分布式编程

当我们拥有多块显卡时，可以使用并行计算来加速，Pytorch并行计算总要用DataParallel和DistributedDataParallel两种，前者主要应用于单机多卡的情况，而后者可以应用于单机多卡和多机多卡
贱贱的剑·2023-04-05 15:13

PyTorch的GPU训练方式学习

=[0]#指定训练的GPUcuda_gpu=torch.cuda.is_available()#判断GPU是否存在可用net=Net()#模型初始化if(cuda_gpu):net=torch.nn.DataParallel
龙海L·2023-04-05 14:47

模型并行 | 大规模语言模型架构 Megatron

现行的分布式训练方法主要包含两个部分：数据并行（DataParallel）和模型并行（ModelParallel）。
幻方AI小编·2023-04-02 23:03

踩过的pytorch坑

1.多卡训练模型如果使用torch.nn.DataParallel(model)多卡并行训练模型的话需要注意：model=torch.nn.DataParallel(model).module#必须这样设置模型
顾北向南·2023-03-31 17:51

小白学Pytorch系列--Torch.nn API DataParallel Layers (multi-GPU, distributed)(17)

小白学Pytorch系列–Torch.nnAPIDataParallelLayers(multi-GPU,distributed)(17)方法注释nn.DataParallel在模块级实现数据并行。
发呆的比目鱼·2023-03-30 22:43

python decorator的理解

@torch.cuda.amp.autocast()defforward(self,input):...model=MyModel()dp_model=nn.DataParallel(model)withtorch.cuda.amp.autocast
昵称己存在·2023-03-29 01:36

RuntimeError: Error(s) in loading state_dict for & size mismatch for

出现这种错误是因为你使用的预训练模型是使用多GPU训练的，所以只要在模型加载前加上一句model=nn.DataParallel(model)//cpu环境如果是GPU环境，则model=nn.DataParallel
程序小K·2023-03-26 07:39

【NLP相关】PyTorch多GPU并行训练（DataParallel和DistributedDataParallel介绍、单机多卡和多机多卡案例展示）

【NLP相关】PyTorch多GPU并行训练（DataParallel和DistributedDataParallel介绍、单机多卡和多机多卡案例展示）当下深度学习应用越来越广泛，训练规模也越来越大，需要更快速的训练速度
Chaos_Wang_·2023-03-26 07:35

Pytorch学习笔记--多GPU并行训练时nn.ParameterList()为空的问题

目录1--前言2--报错代码3--解决方法1--前言最近在复现一篇Paper，其开源代码使用了nn.DataParallel()进行多GPU并行训练，同时使用nn.ParameterList()来构建参数列表
憨豆的小泰迪·2023-03-24 16:49

pytorch: n个GPU并行计算时模型输出的batch size等于预定义bs的n倍

我在使用DataParallel进行双GPU训练一个分类模型时，定义batchsize=16，然后遇到错误：计算CrossEntropyLoss时predict与target的batch维度不一致，target
Timeless_·2023-03-17 23:56

上手Pytorch分布式训练DDP

DDP对于多卡训练，Pytorch支持nn.DataParallel和nn.parallel.DistributedDataParallel这两种方式。
静待梅花开·2023-02-19 07:15

pytorch分布式训练

分别就是DataParallel和DistributedDataParallel。
m0_55826578·2023-02-19 07:12

在多个GPU上训练的模型，在CPU上加载

在服务器上使用两块显卡训练的模型，训练代码中有这句model=torch.nn.DataParallel(model).cuda()在自己的电脑上加载模型的时候，因为电脑只有CPU,所以需要在加载时指明
sugarzwp·2023-02-05 17:48

Pytorch多GPU训练程序改造

Pytorch分布式训练主要支持两种形式：1）nn.DataParallel：简称DP，数据并行2）nn.parallel.DistributedDataParallel：简称DDP，分布式数据并行从原理上
Wilber529·2023-02-04 07:35

RuntimeError: Error(s) in loading state_dict for ResNet: Missing key(s) in state_dict

在加载预训练模型的时候，由于用DataParallel训练的模型数据并行方式的，key中会包含”module“关键字，故会出现以下错误：RuntimeError:Error(s)inloadingstate_dictforResNet
纯欲小子·2023-02-03 17:38

pytorch加载模型错误 RuntimeError: Error(s) in loading state_dict for Model: Missing key(s) in state_dict

1、最常见的问题是键值多了或者少了module.此种情况是模型在DataParallel或者DDP训练后保存的键值有module.
是暮涯啊·2023-02-03 17:35

RuntimeError: Error(s) in loading state_dict for DataParallel:

错误原因是在train使用了单GPU，但在test里面使用多GPU。RuntimeError:Error(s)inloadingstate_dictforDataParallel:   Missingkey(s)instate_dict:"module.encoder_stage1.0.weight".   Unexpectedkey(s)instate_dict:"encoder_stage1.
freya_hu·2023-02-03 17:04

pytorch DataParallel 数据对象分割问题

目录报错信息检查方式问题原因解决方法报错信息RuntimeError:Expectedalltensorstobeonthesamedevice,butfoundatleasttwodevices,cuda:0andcuda:1!检查方式在模型的forward()函数中加入测试代码检查数据位置，例如：print("blocks:%s,batch:%s"%(self.encoder_blocks[0
3D_DLW·2023-02-02 23:07

单卡加载多卡训练保存的模型

问题直接用加载单卡模型的代码来加载多卡训练保存的模型时会报这样一个错误：RuntimeError:Error(s)inloadingstate_dictfor:Missingkey(s)instate_dict2、原因原因很简单，就是：模型在DataParallel
whutfan·2023-02-02 18:08

pytorch多GPU训练保存的模型，在单GPU环境下加载出错

背景在公司用多卡训练模型，得到权值文件后保存，然后回到实验室，没有多卡的环境，用单卡训练，加载模型时出错，因为单卡机器上，没有使用DataParallel来加载模型，所以会出现加载错误。
tang-0203·2023-02-02 18:35

Pytorch：多GPU训练网络与单GPU训练网络保存模型的区别

测试环境：Python3.6+Pytorch0.4在pytorch中，使用多GPU训练网络需要用到【nn.DataParallel】：gpu_ids=[0,1,2,3]device=t.device("
huangpg丶·2023-02-02 18:35

【pytorch】多GPU训练模型的保存和加载

https://blog.csdn.net/qq_39129717/article/details/124613026pytorch将模型加载到多gpu上的时候，会用到：model=torch.nn.DataParallel
阿委困的不能行·2023-02-02 18:05

多GPU下训练时保存模型

在pytorch中，使用多GPU训练时需要用到【nn.DataParallel】在多GPU训练时，模型会被DataParallel进行封装，训练时保存的模型会多出来一个module，所以当预测模型时不需要多
PQ-girl·2023-02-02 18:34
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