DataParallel

pytorch 多GPU训练LSTM（RNN或GRU）

cuda"ifuse_cudaelse"cpu")model=LSTM(args.timestep,args.batch_size,args.audio_window).to(device)然后使用nn.nn.DataParallel
IT远征军·2020-09-12 21:33

【学习笔记】pytorch多gpu

可以先查看gpu运行状态，找空的gpu的id，比如是0，2，5，9这四个gpuwatch-n0.1nvidia-smi代码中加入device=torch.device('cuda')model=nn.DataParallel
caicoder_here·2020-09-11 23:18

pytorch多GPU数据并行模式 踩坑指南

在部署的时候惊喜地发现有多块GPU可供训练用，于是很天真地决定把之前写的单GPU版本改写成DataParallel的方式（内心os：介有嘛呀）。于是开始了从入门到（几乎）放弃的踩坑之路。
Edward Tivrusky IV·2020-09-11 23:09

pytorch多机多卡分布式训练

pytorch多机多卡分布式训练1.单机多卡情况使用DataParallel：ImportsandparametersDummyDataSetSimpleModelCreateModelandDataParallelRuntheModelResultsSummaryAnotherdemo2
原@DeepGlint·2020-09-11 21:04

pytorch使用多GPU进行训练

pytorch多GPU训练有两种方法，DataParallel与DistributedDataParall
koberonaldo24·2020-09-11 21:29

轻量化模型训练加速的思考（Pytorch实现）

如果什么优化都不做，仅仅是使用nn.DataParallel这个模块，那么实测大概只能实现一点几倍的加速（按每秒处理的总图片数计算），不管用多少张卡。因为卡越多，数据传输的开销就越大，副作用就越大。
Junhonghe·2020-09-01 19:53

RuntimeError: CUDA error (10): invalid device ordinal

model.module拿出来就行了因为之前双卡用的paralleldef__init__(self,module,device_ids=None,output_device=None,dim=0):super(DataParallel
This is bill·2020-08-26 23:25

pytorch常用代码,持续更新

1、单GPU，多GPU模型参数名字不一样多GPU加载需要module名字如果有时候报错DataParallel找不到属性，加入self.model=torch.nn.DataParallel(self.model
shishi_m037192554·2020-08-26 13:35

Pytorch设备选择,多GPU训练

To函数功能：转换数据类型\设备1.tensor.to()2.mouble.to()例子：torch.cuda多GPU分发并行机制把数据等分，给不同的GPU运行torch.nn.DataParallel
Always066·2020-08-26 11:26

[pytorch02]开始使用DISTRIBUTED DATA PARALLEL

文章目录开始使用DISTRIBUTEDDATAPARALLELComparisonbetween`DataParallel`and`DistributedDataParallel`BasicUseCaseSkewedProcessingSpeedsSaveandLoadCheckpointsCombineDDPwithModelParallelism
Feynman1999·2020-08-25 02:00

[pytorch00]模型并行在单机上的最佳实践

之前的文章已经解释了如何使用DataParallel训练多个gpu上的神经网络；该方法将相同的模型复制到所有GPU，其中每个GPU处理splited后的输入数据。
Feynman1999·2020-08-25 02:00

.Net4.0 Parallel编程（一）Data Parallelism 上

本文中主要看看DataParallel，看看并行的For、Foreach。Parallel.For首先先写一个普通的循环：privatevoidNormalFor(){
weixin_30662849·2020-08-24 12:37

pytorch并行化常见bug

opts.checkpoint)try:trainer.net.load_state_dict(state_dict['net_param'])exceptException:trainer.net=torch.nn.DataParallel
sunyasheng·2020-08-23 11:58

pytorch修改Dataparallel的主gpu

背景pytorch使用Dataparallel时会出现负载不均衡的现象，一般来说0号gpu占用显存最多。但是，有时候0号gpu显存不是特别多了，但是其他gpu显存很多，更适合用来作为主gpu。
pyxiea·2020-08-22 15:54

Error(s) in loading state_dict for DataParallel

关于PyTorch模型保存与导入的一些注意点：1.没有使用并行计算：importtorch.nnasnnclassNet(nn.Module):def__init__(self):super().__init__()self.conv1=nn.Conv2d(2,2,1)self.linear=nn.Linear(2,10)defforward(self,x):x=self.conv1(x)x=se
Oshrin·2020-08-22 13:13

pytorch关于多块gpu使用总结，报错AssertionError: Invalid device id

https://blog.csdn.net/kongkongqixi/article/details/100521590pytorch默认使用gpu编号为device:0的设备，可以使用torch.nn.DataParallel
zl3090·2020-08-19 06:15

Pytorch并行处理机制

utm_source=oschina-appPytorch的多GPU处理接口是torch.nn.DataParallel(module,device_ids)，其中module参数是所要执行的模型，而device_ids
keneyr·2020-08-19 02:19

pytorch 多GPU训练总结（DataParallel的使用）

官方思路包装模型这是pytorch官方的原理图按照这个官方的原理图修改应该参照https://blog.csdn.net/qq_19598705/article/details/80396325上文也用dataParallel
lllily·2020-08-18 05:08

Pytorch多GPU并行处理

在一个或多个GPU上训练大批量模型：梯度累积充分利用多GPU机器：torch.nn.DataParallel多GPU机器上的均衡负载：PyTorch-Encoding的
weixin_34075551·2020-08-18 04:43

pytorch遇到的bug记录—2

使用Pytorch的torch.nn.DataParallel进行多GPU训练时遇到的一个bug问题描述：我定义的网络模型除了原始的参数之外，还自定义了一组参数，这组参数也要参与训练，但是我在使用torch.nn.DataParallel
羊藤枝·2020-08-18 00:40

PyTorch数据并行nn.DataParallel

仅使用nn.DataParallel，gpu0和gpu1、gpu0和gpu2、gpu0和gpu3等包含gpu0的组合都是可以的，其余组合不行，报错RuntimeError:modulemusthaveitsparametersandbuffersondevicecuda
Felicia93·2020-08-18 00:04

pytorch多GPU训练的两种方式了解 nn.DataParallel，distributedDataparallel

真的没想到随手写的一篇小笔记会引起那么多关注，真是瑟瑟发抖。读研之后，才开始接触pytorch,理解的难免有很多错误，感谢各位大佬指出的错误和提出的意见，我会慢慢修改的。评论区有大佬说nvidia的apex.distributeddataparallel也是一个很好的选择，https://github.com/NVIDIA/apex/blob/master/examples/imagenet/ma
shishi_m037192554·2020-08-17 23:55

pytorch多gpu训练，单机多卡，多机多卡

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.torch.nn.parallel.DistributedDataParallel2.
kejizuiqianfang·2020-08-17 23:20

pytorch一机多卡训练

有个不能接受的缺陷是：DataParallel是基于Parameterserver的算法，所有的loss都在主卡上计算，负载不均衡的问题比较严重，有时在模型较大的时候（比如bert-large）
杯酒和雪·2020-08-17 22:49

Pytorch学习 数据并行

解决方案:利用nn.DataParallel(model)importtorchimporttorch.nnasnnfromtorch.utils.dataimportDataset,DataLoader
DaneAI·2020-08-17 22:02

pytorch 分布式多卡训练DistributedDataParallel 踩坑记

前言：近几天想研究了多卡训练，就花了点时间，本以为会很轻松，可是好多坑，一步一步踏过来，一般分布式训练分为单机多卡与多机多卡两种类型；主要有两种方式实现：１、DataParallel:ParameterServer
搞视觉的张小凡·2020-08-17 21:58

Pytorch——基于DistributedDataParallel单机多GPU并行之broadcast_buffers

在使用Pytorch进行单机多GPU并行时，往往有两种方式，一种是基于DataParallel，另一种是基于DistributedDataParallel。
Ghy817920·2020-08-17 19:21

pytorch DistributedDataParallel多卡并行训练

pytorchDistributedDataParallel多卡并行训练Pytorch中最简单的并行计算方式是nn.DataParallel。
orientliu96·2020-08-17 18:37

编程速记(41)：PyTorch篇&Tensorflow篇-CUDA out of memory & 指定model/data运行GPU

net=torch.nn.DataParallel(model,device_ids=[xxx])但是由于也涉及到tf的model，因此这样并不能解决问题，运行起来依旧会报CUDA
Leeyegy·2020-08-16 09:33

Pytorch多GPU训练踩坑记录2

问题介绍使用nn.DataParallel进行多GPU训练时，对模型进行传参，有时会出现报错“RuntimeError:chunkexpectsatleasta1-dimensionaltensor”。
无涯阁主·2020-08-16 01:54

使用Pytorch多GPU训练RNN网络踩坑记录

问题介绍在构建LAS端到端语音识别网络模型时，encoder使用了nn.GRU，decoder使用了nn.LSTMCell，在单个GPU上训练时，一切正常，使用nn.DataParallel进行多GPU
无涯阁主·2020-08-16 01:54

【庖丁解牛】从零实现RetinaNet（七）：使用分布式方法训练RetinaNet

文章目录如何把nn.DataParallel模式训练代码改为nn.parallel.DistributedDataParallel分布式训练代码完整分布式训练与测试代码分布式训练结果iscrowd问题所有代码已上传到本人
一骑走烟尘·2020-08-14 00:03

pytorch并行化常见bug

opts.checkpoint)try:trainer.net.load_state_dict(state_dict['net_param'])exceptException:trainer.net=torch.nn.DataParallel
sunyasheng·2020-08-09 08:01

Pytorch：多GPU训练网络与单GPU训练网络保存模型的区别

分类专栏：PyTorch测试环境：Python3.6+Pytorch1.1在pytorch中，使用多GPU训练网络需要用到【nn.DataParallel】： gpu_ids=[0,1,2,3]device
chen645096127·2020-08-08 14:22

PyTorch Distributed Tutorials(3) Getting Started with Distributed Data Parallel

.PyTorchDistributedOverview1.2.DistributedDataParallelAPIdocuments1.3.DistributedDataParallelnotes2.DataParallel
清欢守护者·2020-08-06 11:35

PyTorch学习笔记(五) ---- 数据并行处理

转载请注明作者和出处：http://blog.csdn.net/john_bh/文章目录1.使用说明2.完整代码总结1.使用说明学习如何用DataParallel来使用多GPU。
john_bh·2020-08-05 10:55

pytorch多gpu并行训练操作指南

来源：知乎作者：link-web链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/86441879目录pytorch多gpu并行训练1.单机多卡并行训练1.1.torch.nn.DataParallel1.2
深度学习技术前沿·2020-08-04 07:44

pytorch模型保存与加载以及常见问题

gpuimportosos.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES']='1,2,3,4'#choosemodel=TheModelClass(*args,**kwargs)model=torch.nn.DataParallel
 杨杨·2020-08-04 06:49

UserWarning: RNN module weights are not part of single contiguous chunk of memory.

最近几天的代码用到了gru，但是当代码使用DataParallel时，就会报下边图片的问题。使用单GPU训练时就不存在下述警告。
sunny0722·2020-08-04 01:57

【Pytorch1.1.0多GPU问题】TypeError: 'DataParallel' object is not iterable

使用多GPU运行Pytorch代码时，出现TypeError:'DataParallel'objectisnotiterable妈呀排查的我都要吐血了终于发现问题出在哪儿，还是我太白目。。
睡饱的大宝·2020-08-04 00:56

PyTorch学习(踩坑)记录

model.eval()3.torch.flatten()操作4.torchvision.transforms踩的坑a)PILImage和torch.Tensor顺序b)Normalize参数的含义5.nn.DataParallel
我是大黄同学呀·2020-08-03 22:45

pytorch 0.4版本加载0.4.1 1.0更高版本的model

defload_network(self,load_path,network,strict=True):ifisinstance(network,nn.DataParallel):network=network.modulemodel_dict
芭蕉帘外雨声急·2020-08-02 23:28

Pytorch学习笔记（四）各组件的Debug记录

torch.nnDataParallel详解定义：model=torch.nn.DataParallel(model,device_ids=args.gpus).cuda()代码流程下面主要是详细介绍一下数据并行的流程
csdnromme·2020-07-31 09:28

pytorch设置gpu进行训练

接上一篇安装gpu版本pytorch后，这篇描述设置gpu进行训练（1）模型设置cuda_gpu=torch.cuda.is_available()if(cuda_gpu):net=torch.nn.DataParallel
有石为玉·2020-07-30 04:25

Pytorch中torch.nn.DataParallel负载均衡问题

1.问题概述现在Pytorc下进行多卡训练主流的是采用torch.nn.parallel.DistributedDataParallel()（DDP）方法，但是在一些特殊的情况下这样的方法就使用不了了，特别是在进行与GAN相关的训练的时候，假如使用的损失函数是WGAN-GP(LP)，DRAGAN，那么其中会用到基于梯度的惩罚，其使用到的函数为torch.autograd.grad()，但是很不幸的
m_buddy·2020-07-29 10:31

解决pytorch的RuntimeError: CUDA out of memory.以及loss出现超级大的原因

然后上网查了一些解决方案，其中有使用pytorch的多GPU并行的方案来解决：ift.cuda.device_count()>1:model=nn.DataParallel(model)ifopt.use_gpu
深度瞎学·2020-07-28 22:47

PyTorch使用并行GPU处理数据

78769012http://blog.csdn.net/daniaokuye/article/details/79133351http://pytorch.org/docs/master/nn.html#dataparallel-layers-multi-gpu-distributed
京局京段蓝白猪·2020-07-28 14:23

PyTorch Tutorials 5 数据并行（选读）

%matplotlibinline数据并行（选读）Authors:SungKimandJennyKang在这个教程里，我们将学习如何使用DataParallel来使用多GPU。
aliexie2869·2020-07-27 18:36

AssertionError: Torch not compiled with CUDA enabled

此处是net=torch.nn.DataParallel(net.cuda())File"D:\python\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py",
VideoRecommendation·2020-07-27 17:38

个人多gpu情况下训练基于bert的模型的一些坑（未完）

训练的时候想设置更新的参数（比如bert层不更新，只更新自己写的NN的部分），结果optimizer的para参数在DataParallel读取的时候出现了下面的问题：AttributeError:‘DataParallel
farseer000·2020-07-15 01:08
上一页 2 3 4 5 6 7 8 9 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他