DataParallel

pytorch 单机多卡--DistributedDataParallel+混合精度--提高速度，减少内存占用

DataParallel巨慢，DistributedDataParallel巨快！
cloudless_sky·2023-02-01 16:47

【pytorch】模型的保存、读取；查看模型参数、梯度；查看模型某一层输出

1.1保存整个网络1.2保存网络参数把参数以`np.array`的形式进行保存和读取跨设备的保存和加载在GPU上保存，CPU上加载GPU上保存，GPU上加载CPU上保存，GPU上加载保存torch.nn.DataParallel
学渣渣渣渣渣·2023-01-29 18:31

（单机多卡）4种Pytorch并行训练方法

目录0.查看GPU信息1.nn.DataParallel2.torch.distributed3.torch.multiprocessing4.horovod实现论文地址：https://arxiv.org
易烊千蝈·2023-01-29 16:39

Pytorch 单机多卡训练DDP

多卡训练方式1.DP——torch.nn.DataParallel2.DDP——torch.nn.parallel.DistributedDataParallel通俗一点讲就是用了4张卡训练，就会开启4
Jokic_Rn·2023-01-28 15:26

pytorch多卡训练nn.DataParallel和nn.DistributedDataParallel比较

nn.DataParallel
海盗pk武龙·2023-01-28 14:55

pytorch 多卡训练--DataParallel

不模型用DataParallel包装一下：device_ids=[0,1,2,3,4,5,6,7,8,9]#10卡机model=torch.nn.DataParallel(model,device_ids
CruiseYu·2023-01-28 14:44

Pytorch多卡训练踩坑记录——inputs on different devices

model=nn.DataParallel(model).cuda()但是，在pytorch中进行多卡训练还是会遇到一些其他的问题。
Charles5101·2023-01-28 14:13

TypeError: forward() missing 1 required positional argument: ‘input_ids‘

用的pytorch多GPU的数据并行方法DataParallel，这老出错原batch_size我设的8，用的3块GPU，谷歌到该githubissuehttps://github.com/Eromera
Arms206·2023-01-28 14:07

Pytorch DataParallel多卡训练模型导出onnx模型

Pytorch模型转换到onnx模型代码如下：importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.onnximportonnximportosfromQualityNetimportQualityNetif__name__=='__main__':os.environ["CUDA_DEVICE_ORDER"]="PCI_BUS_ID"os.environ["CUDA_
洪流之源·2023-01-14 03:56

Pytorch多GPU训练DataParallel的使用

former_torchies/parallelism_tutorial.html其实用起来还是比较简单的，大致如下：fromtorch.nnimportDataParallelmodel=model.cuda()model=DataParallel
一个菜鸟的奋斗·2023-01-14 03:55

pytorch DataParallel 多GPU训练

fromtorch.nnimportDataParallelnum_gpu=torch.cuda.device_count()net=DataParallel(net,device_ides=range
疯狂的小猪oO·2023-01-14 03:55

PyTorch 使用DataParallel()实现多GPU训练

转载请注明作者和出处：http://blog.csdn.net/john_bh/文章目录1.使用DataParallel()多卡训练2.优化器使用nn.DataParallel3.nn.DataParallel
john_bh·2023-01-14 03:53

pytorch DataParallel 多GPU使用

importosos.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]="0"多GPU：device_ids=[0,1,2,3]model=model.cuda(device_ids[0])model=nn.DataParallel
genous110·2023-01-14 03:53

Pytorch的nn.DataParallel 多 GPU 训练 只用到单个GPU/只用到一个GPU/不起作用

最近尝试使用pytorch的nn.DataParallel进行多GPU训练。按照官方文档修改代码后发现只使用了一块GPU，最后经过查阅论坛，找到了原因。这里总结一下，希望能帮到大家。
SugerOO·2023-01-14 03:51

Pytorch DataParallel() 多GPU训练

1目的将网络中的参数放入到多GPU中进行训练2torch.nn.parallel.DataParallel(module,device_ids,output_device,dim)参数:module:需要进行多
怎样才能回到过去·2023-01-14 03:20

pytorch框架下的DDP应用(附完整的训练代码！！！)

1.简介DDP（DistributedDataParallel）和DP（DataParallel）均为并行的pytorch训练的加速方法。
hanqu3456·2023-01-13 08:06

MMDetection理解

1.1.1Backbone1.1.2Neck1.1.3Head1.1.4Enhance1.1.5BBoxAssigner1.1.6BBoxSampler1.1.7BBoxEncoder1.1.8Loss1.1.9Trainingtricks2整体抽象2.1流程抽象2.1.1Pipeline2.2.2DataParallel
Arrow·2023-01-13 00:30

pytorch之多GPU使用——#CUDA_VISIBLE_DEVICES使用 #torch.nn.DataParallel() #报错解决

主要讲单机多卡（单主机多GPUs训练）使用多卡训练的方式有很多，当然前提是我们的设备中存在多个GPU：使用命令nvidia-smi查看当前Ubuntu平台的GPU数量，其中每个GPU被编上了序号：[0,1,2,3]0.显卡编号（什么是主卡）在默认情况下，标号为0的显卡为主卡，如主机中有4块显卡，那么每张显卡的默认标号为[0,1,2,3]。如何将其他显卡设置为主卡呢？通过os.environ["CU
坚硬果壳_·2023-01-11 18:53

Pytorch多GPU并行处理

DataParallelModeldevice_ids=[0,1,2,3，4，5，6，7]#前向推理时使用并行model=model.cuda(device_ids[0])#设定主卡model=nn.DataParallel
小伟db·2023-01-11 11:17

pytorch利用多个GPU并行计算多gpu

一、torch.nn.DataParalleltorch.nn.DataParallel(module,device_ids=None,output_device=None,dim=0)在正向传递中，模块在每个设备上复制
不会编程的ITer·2023-01-11 08:04

【转】DataParallel & DistributedDataParallel分布式训练-转载只为记录

pytorch(分布式)数据并行个人实践总结——DataParallel/DistributedDataParallel-fnangle-博客园(cnblogs.com)model=nn.DataParallel
明泽.·2023-01-11 07:32

torch 单机多卡训练

本文适用torch版本：1.10torch单机多gpu训练有两种方式torch.nn.DataParalleltorch.nn.DataParallel(module,device_ids=None,output_device
BodyCsoulN·2023-01-11 07:01

pytorch使用DataParallel时遇到的几个问题

torch.device("cuda"iftorch.cuda.is_available()else"cpu")model=Model(input)model.to(device)model=torch.nn.DataParallel
想念@思恋·2023-01-10 16:27

转换为onnx模型错误汇总

torch.nn.DataParallelisnotsupportedbyONNXexporter,pleaseuse'attribute'moduletounwrapmodelfromtorch.nn.DataParallel.Trytorch.onnx.export
HySmiley·2023-01-10 08:32

Pytorch翻车记录：单卡改多卡踩坑记！

torch.nn.DataParallel==>简称DPtorch.nn.parallel.Di
夕小瑶·2023-01-09 12:04

Pytorch中的Distributed Data Parallel与混合精度训练（Apex）

之前我在并行训练的时候一直用的是DataParallel，而不管是同门师兄弟还是其他大佬一直推荐DistributedDataParallel。
小伟db·2023-01-09 12:00

pytorch 单卡改多卡详细教程

torch.nn.DataParallel==>简称DPtorch.nn.parallel.Distributed
闫倩倩爱编程·2023-01-09 12:29

『pytorch』Pytorch中的Distributed Data Parallel与混合精度训练（Apex）

三、大图景（Thebigpicture）四、最小例程与解释五、加上MultiProcessing六、使用Apex进行混合混合精度训练参考链接前言DataParallel并行运算时，各种原因导致单进程多卡的时候只有一张卡在进行运算在使用
libo-coder·2023-01-09 12:58

Pytorch训练问题：AssertionError: Invalid device id

以下示例：源码：model=nn.DataParallel(model.cuda(),device_ids=[0,1]源码中使用了id为0和1的显卡进行训练。本地训练报错：Assertion
weixin_44523603·2023-01-08 07:20

AssertionError: Invalid device id

在执行如下代码:self.Model=torch.nn.DataParallel(self.Model.cuda(L.ids[0]),device_ids=L.ids)出现这个错误:AssertionError
yeeanna·2023-01-08 07:20

Pytorch模型转成onnx并可视化

torch.nn.DataParallelisnotsupportedbyONNXexporter,pleaseuse'attribute'moduletounwrapmodelfromtorch.nn.DataParallel.Trytorch.onnx.export
小威W·2023-01-07 18:22

Pytorch中DistributedDataParallel基本使用

一、DistributedDataParallel简介nn.DistributedDataParallel和nn.DataParallel都是模型并行训练的方法，它们之间的区别如下：DistributedDataParallel
粟悟饭&龟波功·2023-01-04 19:50

Pytorch DDP原理及配置[最大限度提高GPU利用率]

前言：pytorch在单机多卡，多机多卡之间已经做了进一步的优化，最早之前可以使用net=torch.nn.DataParallel(net.cuda(),device_ids=range(torch.cuda.device_count
两只蜡笔的小新·2023-01-03 07:14

Pytorch 多卡并行训练教程 （DDP）

PyTorch主要提供了两个类来实现多卡并行分别是torch.nn.DataParallel(DP)torch.nn.DistributedDataParallel(DDP)关于这两者的区别和原理也有许多博客如
Timer-419·2023-01-02 10:43

pytorch 解决out of memory

后来发现应使用torch.nn.DataParallel这个函数,
阿妖偷你奶瓶·2022-12-31 17:49

transformers库中使用DataParallel保存模型参数时遇到的问题记录

pytorch中使用DataParallel保存模型参数时遇到的问题记录之前使用Transformers库中的Bert模型在自己的文本分类任务上使用Transformers库里的Trainer方式进行了
11好好学习，天天向上·2022-12-30 09:57

pytorch 踩坑记录

DataParallel会对模型参数所在的gpu位置进行检查，见源码DataParallel是每次forward时对模型进行broadcast，当模型不在第一个GPU上时，就会出现错误https://g
_Cade_·2022-12-26 21:26

在GPU上运行pytorch程序（指定单/多显卡)

目录1.使用CUDA_VISIBLE_DEVICES2.使用cuda()和torch.cuda.set_device()3.使用device4.使用torch.nn.DataParallel1.使用CUDA_VISIBLE_DEVICES
华科附小第一名·2022-12-26 04:05

pytorch 多卡运行详细教程

torch.nn.DataParallel==>简称DPtorch.nn.parallel.Distributed
数学是算法的灵魂·2022-12-24 14:28

cpu并行和gpu并行_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
weixin_39951930·2022-12-23 21:40

使用多块GPU，并行训练数据的pytorch代码

format(torch.cuda.device_count()))model=nn.DataParallel(model,device_ids=[0,1,2,3])#device_ids指的是你想用哪几块
波尔德·2022-12-23 21:00

pytorch调用不了多个gpu_Pytorch多个GPU（数据并行）与单个GPU并行使用,PyTorch,GPUDataParallelism,的...

划重点模型放到一个GPU上运行model.gpu()tensor=my_tensor.gpu()模型放在多个GPU上运行上文中的model.gpu()默认只使用一个GPU，如果你有多个GPU的话，model=nn.DataParallel
weixin_39986027·2022-12-23 04:35

Pytorch 学习之：关于 GPU 训练你必须知道的几件事

文章目录torchvision下载的`pretrain`模型路径cuda版本一定要适配多cuda训练`DataParallel`使用须知torchvision下载的pretrain模型路径使用torchvision
暖仔会飞·2022-12-22 13:48

Pytorch：VSCode利用nn.DataParallel将模型计算涉及到的数据自动转移到GPU，并在指定的多个GPU上进行训练或调试

一、train.py在训练阶段、验证、测试阶段添加代码：#whetherusemultigpu:ifself.args.multi_gpu:model=nn.DataParallel(model)else
u013250861·2022-12-22 08:29

pytorch单卡训练多卡训练

参考PyTorch20.GPU训练参考PyTorch21.单机多卡操作(分布式DataParallel，混合精度，Horovod)参考Pytorch分布式训练参考参考
落花逐流水·2022-12-21 18:41

训练模型使用多块显卡GPU（亲测可用，详细说明）

首先在代码终端输入：CUDA_VISIBLE_DEVICES='X1,X2,X3'X1,X2,X3为当前可用显卡序号比如4，5，6然后在训练代码中调用模型.cuda时使用torch.nn.DataParallel
SetMaker·2022-12-20 11:35

onnx效率问题：和Module & DataParallel比较

onnx效率问题：和Module&DataParallel比较文章目录onnx效率问题：和Module&DataParallel比较1、实验1-人脸定位+人脸关键点检测1）使用Module加载mbv2模型
王小希ww·2022-12-19 10:30

机器学习系列——关于torch.nn.DataParallel的测试

是因为在服务器上跑训练时使用了torch.nn.DataParallel进行加速，所以保存后的模型在Jeston开发板上进行torch.load()时报错。
高自强的博客·2022-12-19 09:55

pytorch gather_torch.nn.DataParallel中数据Gather的问题：维度不匹配

Pytorch中的多GPU非常好用，一句话就能搞定：self.model=torch.nn.DataParallel(self.model)。
weixin_39557583·2022-12-17 08:48

RuntimeError: module must have its parameters and buffers on device cuda:1 (device_ids[0]) but found

modulemusthaveitsparametersandbuffersondevicecuda:1(device_ids[0])butfoundoneofthemondevice:cuda:0在使用多卡训练时，借助nn.DataParallel
守望者_·2022-12-17 08:46
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