DataParallel

pytorch 获取模型参数_[日常] PyTorch 预训练模型，保存，读取和更新模型参数以及多 GPU 训练模型...

(各位收藏的时候,麻烦顺手点个赞同吧)目录PyTorch预训练模型保存模型参数读取模型参数冻结部分模型参数，进行fine-tuning模型训练与测试的设置利用torch.nn.DataParallel进行多
weixin_39610759·2022-10-29 13:21

Pytorch 多GPU训练

Pytorch多GPU训练介绍使用1.1torch.nn.DataParallel1.2torch.nn.parallel.DistributedDataParallel介绍Pytorch的分布式训练主要是使用
alien丿明天·2022-10-14 07:12

DataParallel 和 DistributedDataParallel 的区别和使用方法

model=nn.DataParallel(model)它使用一个进程来计算模型参数，然后在每个批处理期间将分发到每个GPU，然后每个GPU计算各自的梯度，然后汇总到GPU0中进行求平均，然后由GPU0
Golden-sun·2022-10-14 07:41

pytorch单机多卡：从DataParallel到distributedDataParallel

pytorch单机多卡：从DataParallel到DistributedDataParallel最近想做的实验比较多，于是稍微学习了一下和pytorch相关的加速方式。
再戳天花板我可生气了·2022-10-14 07:11

pytorch多gpu训练报错：RuntimeError: Caught RuntimeError in replica 0 on device 0.

最开始版本的代码使用的是：nn.DataParallel来进行多gpu训练。但是其缺点也很明显，对于其维护较差，优点就是只用一行代码。
slamdunkofkd·2022-10-14 07:10

使用pytorch DataParallel进行多GPU训练

使用pytorchDataParallel进行分布式训练一、nn.DataParallel大致流程二、nn.DataParallel参数解读三、代码讲解1.使用DataParallell的细节2.全部代码四
爱喝咖啡的加菲猫·2022-10-14 07:38

Pytorch 单机多GPU训练 DataParallel和DistributedDataParallel

1、DataParallel原理2、DataParallel使用os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES']='2,7'#设置可见GPU编号#device_ids=range(torch.cuda.device_count
lizi0403·2022-10-14 07:06

pytorch多GPU并行训练DistributedDataParallel应用和踩坑记录

1DataParallel据说存在多个GPU之间显存不均衡的问题，因此我直接选择了pytorch所建议的DistributedDataParallel，为多机多卡设计，但同时也可以实现单机多卡，能够使得各个
COHREZ·2022-10-14 07:35

pytorch 模型训练的多GPU训练

pytorch针对多GPU训练提供了两个类来实现多GPU训练，分别是torch.nn.DataParallel和torch.nn.parallel.DistributedDataParallel，因为torch.nn.DataParallel
qq_28935065·2022-10-14 07:34

Pytorch多GPU训练：DataParallel和DistributedDataParallel

引言Pytorch有两种方法实现多GPU训练，分别是DataParallel（DP）和DistributedDataParallel（DDP）。
XuanyuXiang·2022-10-14 07:23

详解如何使用Pytorch进行多卡训练

对于pytorch，有两种方式可以进行数据并行：数据并行（DataParallel,DP）和分布式数据并行（DistributedDataParall
·2022-10-12 23:01

AttributeError: ‘XXX‘ object has no attribute ‘module‘

训练模型的时候如果用的是torch.nn.DataParallel封装的模型那么请设置多GPUCUDA='0,1'os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES']=CUDA
Reza.·2022-08-04 07:11

PyTorch 深度剖析：并行训练的DP和DDP分别在什么情况下使用及实例

文章目录1DP和DDP分别在什么情况下使用1.1几种并行训练的选项1.2DP和DDP的比较2DataParallel介绍2.1简介2.2用
奥比中光3D视觉开发者社区·2022-07-13 08:28

【DP DDP】pytorch中DataParallel和DistributedDataParallel实现多GPU训练

文章目录1看个故事2DataParallel怎么用2.1DP原理2.2DP使用简介2.3DP使用代码详解3DataparallelDistributed怎么用3.1DDP原理3.2DDP使用简介3.3DDP
寻找永不遗憾·2022-06-29 12:57

Pytorch 分布式训练DistributedDataParallel （1）概念篇

分布式训练主要分为两种类型：数据并行（DataParallel）和模型并行（ModelParallel）。1.数据并行（DataParal
求则得之，舍则失之·2022-06-29 12:27

Pytorch 多GPU分布式数据并行(DistributedDataParallel)

DistributedDataParallel，多进程，支持数据并行、模型并行，支持单机多卡、多机多卡；进程间仅传递参数，运行效率高于DataParallel下面是一个文本分类的完整示例importosimporttimeimporttorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimimporttorch.distributedasdistimportt
SUN_SU3·2022-06-29 12:57

Pytorch分布式训练原理简介

一般来说，分布式训练主要分为两种类型：数据并行化(DataParallel)以及模型平行化（ModelPa
赵卓不凡·2022-06-29 12:56

33 - 完整讲解PyTorch多GPU分布式训练代码编写

文章目录1.单机单卡1.1环境配置1.2模型拷贝1.3数据拷贝1.4模型保存1.5模型的加载1.6注意事项2.单机多卡(nn.DataParallel)2.1环境配置2.2模型拷贝2.3数据拷贝2.4模型保存与加载
取个名字真难呐·2022-06-29 12:26

pytorch基于DistributedDataParallel进行单机多卡的分布式训练

pytorch实现单机多卡有DataParallel和DistributedDataParallel，也就是DP和DDP这两种形式，DP：D
CaiDou_·2022-06-29 12:26

Pytorch分布式训练DataParallel和DistributedDataParallel

原创如下：https://www.codenong.com/cs105605994/下面的记录只是方便自己翻阅，建议去原博客观看Pytorch分布式训练主要有两种方式：torch.nn.DataParallel
冬日and暖阳·2022-06-29 12:55

pytorch 分布式多卡训练DistributedDataParallel

主要分为以下几个部分：单机多卡，DataParallel（简单，常用）多机多卡，DistributedDataParallel（最高级）训练指令注意事项一、单机多卡（DataParallel）fromtorch.nnimportDataParallelmodel
gxd_dempsey·2022-06-29 12:54

【pytorch记录】模型的分布式训练DataParallel、DistributedDataParallel

使用多GPU对神经网络进行训练时，pytorch有相应的api将模型放到多GPU上运行：nn.DataParallel、torch.nn.parallel.DistributedDataParallel
magic_ll·2022-06-29 12:53

Pytorch测试神经网络时出现 RuntimeError:的解决方案

RuntimeError:Error(s)inloadingstate_dictforNet”解决方法：load_state_dict(torch.load('net.pth')在前，增加model=nn.DataParallel
·2022-05-16 13:29

pytorch使用记录（持续更新）

因此，只需要在训练代码中补充：net=nn.DataParallel(net)#加在模型定义完成之后2、torch.stack：堆叠拼接torch.stack((a,b,c),dim=0)#将a、b、c
Coding的叶子·2022-05-13 07:27

PyTorch 分布式训练DDP 单机多卡快速上手

多方案对比，本文不做详细介绍，有兴趣的读者可参考：[分布式训练]单机多卡的正确打开方式：理论基础当代研究生应当掌握的并行训练方法（单机多卡）DP与DDP我们知道PyTorch本身对于单机多卡提供了两种实现方式DataParallel
Adenialzz·2022-03-24 07:24

PyTorch 单机多卡操作总结：分布式DataParallel，混合精度，Horovod)

zhuanlan.zhihu.com/p/158375055在上一篇文章中（https://zhuanlan.zhihu.com/p/158375254）我们看到了多GPU训练，也就是最简单的单机多卡操作nn.DataParallel
公众号机器学习与生成对抗网络·2022-03-24 07:11

pytorch分布式训练（二）：torch.nn.parallel.DistributedDataParallel

  之前介绍了Pytorch的DataParallel方法来构建分布式训练模型，这种方法最简单但是并行加速效果很有限，并且只适用于单节点多gpu的硬件拓扑结构。
Tai Fook·2022-03-24 07:11

DataParallel layers (multi-GPU, distributed) torch分布式函数

DataParallellayers(multi-GPU,distributed)DataParallelclasstorch.nn.DataParallel(module,device_ids=None
PilviMannis·2022-03-24 07:09

【使用Pytorch搭建resnet网络框架结合单/多GPU并行训练分类模型】

并行训练过程需要知晓的点①数据如何在不同的设备之间分配②误差梯度如何在不同的设备之间通信③BatchNormalization如何在不同的设备之间同步数据3、PyTorch官方给出的不同的GPU加速模型方式3.1两种模式①DataParallel
Wupke·2022-03-24 07:04

超全Pytorch多GPU训练

文章目录一、DataParallel使用方式1.使用方法2.负载不均衡（显存使用不平衡）二、DistributedParallel使用方式1.单机多卡2.多机多卡2.1.初始化2.1.1.初始化`backend
Emma1997·2022-03-24 07:04

[源码解析] PyTorch 分布式(3) ----- DataParallel(下)

[源码解析]PyTorch分布式(3)-----DataParallel(下)文章目录[源码解析]PyTorch分布式(3)-----DataParallel(下)0x00摘要0x01前向操作1.1并行
罗西的思考·2022-03-07 07:32

详解pytorch的多GPU训练的两种方式

目录方法一：torch.nn.DataParallel1.原理2.常用的配套代码如下3.优缺点方法二：torch.distributed1.代码说明方法一：torch.nn.DataParallel1.
·2022-02-11 18:26

Pytorch分布式训练（单机多卡）

主要两种方式：DataParallel和DistributedDataParallelDataParallel实现简单，但速度较慢，且存在负载不均衡的问题。
Peanut_X·2022-02-08 10:42

Pytorch多机多卡分布式训练

关于Pytorch分布训练的话，大家一开始接触的往往是DataParallel，这个wrapper能够很方便的使用多张卡，而且将进程控制在一个。
绛洞花主敏明·2022-02-08 10:53

pytorch分布式训练(DataParallel/DistributedDataParallel)

二、数据并行nn.DataParallel(DP)和DistributedDataParallel(DDP)的区别：DDP通过多进程实现的。
超级无敌陈大佬的跟班·2022-02-08 10:06

PyTorch 17. GPU并发

GPU并发多GPU运算的分发并行机制torch.nn.DataParallel使用torch.distributed加速并行训练：使用方式初始化Dataloader模型的初始化同步BN多机多卡DDP（DistributedDataParallel
DCGJ666·2021-12-06 13:53

pytorch 使用DataParallel 单机多卡和单卡保存和加载模型时遇到的问题

首先很多网上的博客，讲的都不对，自己跟着他们踩了很多坑1.单卡训练，单卡加载这里我为了把三个模块save到同一个文件里，我选择对所有的模型先封装成一个checkpoint字典，然后保存到同一个文件里，这样就可以在加载时只需要加载一个参数文件。保存：states={'state_dict_encoder':encoder.state_dict(),'state_dict_decoder':decod
我是一颗棒棒糖·2021-11-12 22:59

[源码解析] PyTorch 分布式(3) ----- DataParallel(下)

[源码解析]PyTorch分布式(3)-----DataParallel(下)目录[源码解析]PyTorch分布式(3)-----DataParallel(下)0x00摘要0x01前向操作1.1并行1.2Gather1.2.1Python
罗西的思考·2021-11-11 08:00

[源码解析] PyTorch 分布式(2) ----- DataParallel(上)

[源码解析]PyTorch分布式(2)-----DataParallel(上)目录[源码解析]PyTorch分布式(2)-----DataParallel(上)0x00摘要0x01综述1.1从流程上看1.2
罗西的思考·2021-11-09 20:00

pytorch中.to(device) 和.cuda()的区别说明

iftorch.cuda.is_available()else"cpu")#单GPU或者CPUmodel.to(device)#如果是多GPUiftorch.cuda.device_count()>1:model=nn.DataParallel
·2021-05-24 19:17

PyTorch 多GPU下模型的保存与加载(踩坑笔记)

CUDA_VISIBLE_DEVICES']=args.cudamodel=MyModel(args)iftorch.cuda.is_available()andargs.use_gpu:model=torch.nn.DataParallel
·2021-05-13 16:15

Pytorch torch.distributed 实现单机多卡分布式训练

一、分布式训练的优势：torch.nn.DataParallel可以使我们方便地将模型和数据加载到多块gpu上，实现数据并行训练，但存在着训练速度缓慢、负载不均衡的问题。
潜行隐耀·2020-12-26 19:30

pytorch指定用多张显卡训练_如何在多GPU上训练PyTorch模型

nn.DataParallel更容易使用，但只需要在一台机器上使用。nn.DataParalllel在每个批次中，仅
weixin_39668527·2020-12-19 20:54

pytorch指定gpu训练_DataParallel & DistributedDataParallel分布式训练

写在前面今天跑测试代码的时候遇到了以下问题:对于同一个模型,相同的参数(同一个.pth文件),加不加model=nn.DataParallel(model)测试结果相差特别多(如下图所示),加了这句mIoU
weixin_39713833·2020-11-27 00:57

pytorch多卡并行模型的保存与载入

并且，load_state_dict()函数的调用要放在DataParallel()之后，而model.cuda()所在的位置无影响。
新技能get·2020-09-17 03:02

pytorch模型保存与加载方法以及使用torch.nn.DataParallel需要注意的问题

一、pytorch保存模型的方法1.只保存参数torch.save(model.state_dict(),path)2.保存整个模型torch.save(model,path)二、对应的加载模型的方法1.只保存参数model.load_state_dict(torch.load(path))该方法在加载的时候需要事先定义好跟原模型一致的模型，并在该模型的实例对象上进行加载2.保存整个模型model
cc__cc__·2020-09-17 03:17

训练好的Pytorch模型在导入测试

_bn0.weight”,生成的文件层名中多了module.前缀，原因是训练的时候你调用了model=torch.nn.DataParallel(mode
羊羊羊爱吃草·2020-09-15 01:06

pytorch-multi-gpu

1.nn.DataParallelmodel=nn.DataParallel(model.cuda(1),device_ids=[1,2,3,4,5])criteria=nn.Loss()#i..cuda
vwenyu-L·2020-09-14 23:38

PyTorch多个GPU（Data Parallelism）并行与单个GPU的使用

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
Moon-21·2020-09-14 06:57

pytorch多GPU训练方式 Multi GPU

1、首先定义模型importtorch.nnasnnclassNet(nn.Module):def__init__(self):passdefforward(self,x):pass2、利用DataParallel
Tsingzao·2020-09-13 04:08
上一页 2 3 4 5 6 7 8 9 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他