DataParallel

Pytorch 在训练NLP相关模型中的一些BUG

主要是涉及到使用nn.DataParallel利用多GPU训练RNN模型会碰到这个问题，主要是因为输入RNN的之前数据为b,c,h;但是输入的时候会利用permute(1,0)变成c,b,h;这个时候DataPar
Hi_AI·2020-07-13 05:31

pytorch多GPU训练和测试的问题： RuntimeError: Error(s) in loading state_dict for CPN:

Windows10上，使用两块显卡，训练pytorch模型，语句如下：model=network()iftorch.cuda.device_count()>1:model=nn.DataParallel
少年木·2020-07-12 18:57

RuntimeError: Error(s) in loading state_dict for Net: Missing key(s) in state_dict: "fc1.weight", "

在载入模型参数前加上：model=nn.DataParallel(model)还有错误如：IncompatibleKeys(missing_keys=[],unexpected_keys=[])或者错误
E_vens518·2020-07-12 12:45

图像识别-pytorch-RuntimeError: Error(s) in loading state_dict for DataParallel:

RuntimeErrorTraceback(mostrecentcalllast)~\ColorRectalCancerClassification_FlyAI-usenet\main.pyin144145print('===============================================================')-->146labels=model.predic
shinner2019·2020-07-11 22:46

解决了PyTorch 使用torch.nn.DataParallel 进行多GPU训练的一个BUG:模型(参数)和数据不在相同设备上

解决了PyTorch使用torch.nn.DataParallel进行多GPU训练的一个BUG:模型(参数)和数据不在相同设备上博客地址：https://senyang-ml.github.io/2019
塞涅斯·杨·2020-07-11 22:32

Bug解决：RuntimeError: Error(s) in loading state_dict for LadderNetv6: Missing key(s) in state_dict:

运行网络的时候出现了这个错误，虽然之前已经解决过了，还是出现的问题下面是原来的代码：别人说在load这个checkpoint之前要加上net=torch.nn.DataParallel(net,device_ids
小胖仙·2020-07-11 17:21

BUG解决RuntimeError:Error(s)in loading state_dict for DataParallel:Missing key(s)in state_dict:"module

报错信息：RuntimeError:Error(s)inloadingstate_dictforDataParallel:Missingkey(s)instate_dict:"module.Conv1.conv.0.weight","module.Conv1.conv.0.bias","module.Conv1.conv.1.weight","module.Conv1.conv.1.bias","
yaoyz105·2020-07-11 16:48

pytorch 多GPU训练 loss不能正常下降

在使用pytorch的DataParallel进行多GPU并行训练过程中，参考了很多博客，其中两个博客的内容有误，会导致多GPU训练时loss不能正常下降，且运行过程中不会有报错，下面做简单的说明。
zzz1515151·2020-07-09 07:07

大数据处理流水线

大数据处理流水线：一种数据流方法看完本文，不妨回头看看这些要求都做到了吗：理解数据流及其在数据科学中扮演的角色用实例解释‘split-do-merge’,一种大数据流水线给出‘dataparallel’
Stephen__Chou·2020-07-09 05:30

Pytorch nn.Dataparallel model state_dict multi-gpu to single-gpu

Pytorchnn.Dataparallelmodelstate_dictmulti-gputosingle-gpu多块GPU训练的模型转成单块或其他GPU数量需求的模型标签：pytorchnn.Dataparallemodel.state_dict参考：referencelink问题描述我们在用Pytorch训练模型的时候，可能有几组服务器，每个服务器显卡GPU配置和数量不一样，而nn.Data
youmibuaa·2020-07-09 03:38

Pytorch——基于DataParallel单机多GPU并行之batch normalization

importtorch.nnasnnimporttorchimportosimporttorch.nn.functionalasFclassModel(nn.Module):def__init__(self,):super(Model,self).__init__()self.l=nn.Linear(2,1,bias=False)self.b=nn.BatchNorm1d(1)self.l.wei
Ghy817920·2020-07-06 21:12

【pytorch】gpu训练的模型无法在cpu下使用问题解决

结果发现原来是自己使用了DataParallel的问题，我保存的是整个模型。
zkq_1986·2020-07-06 13:34

pytorch数据并行

原文链接：DATAPARALLELISM在这个教程中，我们将学习怎样通过DataParallel在多GPU上实现数据并行。
Monky丶D·2020-07-06 01:35

pytorch并行处理详解

DataParallel会自动拆分
xys430381_1·2020-06-30 04:36

pytorch-GPU分布式训练笔记

我们先创建好模型：importtorch.nnasnninporttorchvision.modelsasmodelsmodel=models.vgg16(pretrained=False)model=nn.DataParallel
躺鸡小能手·2020-06-29 21:26

Pytorch分布式训练DataParallel和DistributedDataParallel详解

Pytorch分布式训练主要有两种方式：torch.nn.DataParallel==>简称DPtorch.nn.parallel.DistributedDataParallel==>简称DDP其中DP
堂姐在这儿。·2020-06-28 20:53

PyTorch 的多卡并行训练

DataParallel并行的方式分为了数据并行。
weixin_34233421·2020-06-28 14:41

解决pytorch多GPU训练保存的模型,在单GPU环境下加载出错问题

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。
·2020-06-27 14:07

Pytorch多机多卡训练

本文转载自知乎：Pytorch多机多卡训练-谜一样的男子的文章-知乎关于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
MaloFleur·2020-06-27 07:55

pytorch 指定gpu训练与多gpu并行训练

importtorchtorch.cuda.set_device(id)2.终端中指定CUDA_VISIBLE_DEVICES=1python你的程序其中id就是你的gpu编号二.多gpu并行训练：torch.nn.DataParallel
益达888·2020-06-25 04:13

Segmentation fault (core dumped)

因为是pytorch训练时，跑着跑着突然停了，然后用的ecllipse也没有任何报错信息，就开始查网页，说是Dataloader、Dataparallel的事，就把他们都换了，结果还是出问题。
兢兢业业小码农·2020-06-25 04:56

pytorch：如何修改加载了预训练权重的模型的输入或输出--(修改torch.nn.DataParallel权重为cpu加载)

简介如果训练模型使用的算法是在GPU上使用torch.nn.DataParallel加载多个GPU进行训练，那么是不可以直接在cpu上进行直接推理，原因是权重文件中的节点名称中均增加了一个module的参数文件
燕山-赵凯月·2020-06-23 17:56

工作小结五

目录一.torch数据并行二.NoModules一.torch数据并行DataParallel是单进程，多线程情况，DistributedDataParallel支持多进程多线程（当然你可以当做单进程多线程使用
影醉阏轩窗·2020-06-10 10:00

pytorch(分布式)数据并行个人实践总结——DataParallel/DistributedDataParallel

pytorch的并行分为模型并行、数据并行源码详见我的github:TextCNN_parallel，个人总结，还有很多地方理解不到位，求轻喷。左侧模型并行：是网络太大，一张卡存不了，那么拆分，然后进行模型并行训练。右侧数据并行：多个显卡同时采用数据训练网络的副本。模型并行数据并行数据并行的操作要求我们将数据划分成多份，然后发送给多个GPU进行并行的计算。注意：多卡训练要考虑通信开销的，是个tra
fnangle·2020-05-14 14:00

Missing key(s) in state_dict: "module.backbone.layers.0.stage_1.layers.0.weight",

Missingkey(s)instate_dict:"module.backbone.layers.0.stage_1.layers.0.weight",这是因为加载的预训练模型之前使用了torch.nn.DataParallel
ccccxxxxcccc·2020-04-03 13:48

解决pytorch报错:AssertionError: Invalid device id的问题

net1=nn.DataParallel(net1,device_ids=[0,1])而本地台式机只有一个GPU，调用数量超出所以报错。
学EE的粒粒·2020-01-10 09:38

pytorch 指定gpu训练与多gpu并行训练示例

importtorchtorch.cuda.set_device(id)2.终端中指定CUDA_VISIBLE_DEVICES=1python你的程序其中id就是你的gpu编号二.多gpu并行训练：torch.nn.DataParallel
益达888·2019-12-31 08:36

Pytorch实验之参数更新

起因实现随机深度策略时，在block内部进行requires_grad=True/False操作会报错（后面测试知道其实是DataParallel的锅）ref:1,2结论初始化各模块如self.conv3
Bear_Kai·2019-10-23 11:10

UPC快速学习笔记(2)

2.1编程模型单处理器系统：vonNeumann模型常见的并行编程模型parallelprogrammingmodel：消息传递messagepassing，共享内存sharedmemory，并行数据dataparallel
TonyYan2018·2019-10-19 05:00

pytorch 多GPU训练遇到的坑

在打算由单GPU转成多GPU时，使用：self.model=self.model.cuda(device=device_ids[0])self.model=torch.nn.DataParallel(self.model
羊藤枝·2019-09-25 14:25

pytorch 多GPU训练总结（DataParallel的使用）

原文链接：https://blog.csdn.net/weixin_40087578/article/details/87186613pytorch多GPU训练总结（DataParallel的使用）这里记录用
qing101hua·2019-09-06 02:39

pytorch1.1 单机单GPU程序改为单机多GPU程序方案

pytorch1.1对单机多GPU支持的很好，直接一条命令解决：nn.DataParallel(model).cuda()方案1:直接有两个模型生成特征，拼接为最终特征，把
love_data_scientist·2019-09-04 19:54

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

pytorch默认使用gpu编号为device:0的设备，可以使用torch.nn.DataParallel(model,device_ids=[0,1])对模型进行制定gpu指定编号多gpu训练，必须要有编号为
kongkongqixi·2019-09-03 16:55

pytorch利用多个GPU并行计算

/pytorch-doc-zh/blob/master/docs/1.0/blitz_data_parallel_tutorial.md一、torch.nn.DataParalleltorch.nn.DataParallel
Answerlzd·2019-08-09 21:21

pytorch模型载入之gpu和cpu互转

gpu转cpumodel=ModelArch(para)#网络结构model=torch.nn.DataParallel(model,device_ids=[0]).cuda()#将model转为gpu
_ReLU_·2019-07-30 16:06

【RuntimeError】Gather got an input of invalid size【DataParallel问题】

错误：错误发生在DataParallelordata_parallel()时RuntimeError:Gathergotaninputofinvalidsize:got[32,7,15013],butexpected[32,6,15013](gatherat/pytorch/torch/csrc/cuda/comm.cpp:239出错位置：该模型被放到不同的GPU上，而模型返回的数据在合并gath
codebrid·2019-07-13 15:53

pytorch & tensorflow一些记录

Pytorch的DataParallel多GPUPytorch实时可视化pytorch中的深浅拷贝和引用pytorch记录pytorch设置可学习系数pytorch_loss可学习weightpytorcheval
Abner_Chen·2019-06-20 16:03

pytorch加载模型报错RuntimeError:Error(s) in loading state_dict for DataParallel

完整报错信息：RuntimeError:Error(s)inloadingstate_dictforDataParallel：Unexpectedkey(s)instate_dict:“module.resnet.bn1.num_batches_tracked”,"module.resnet.layer1.0.bn1.num_batches_tracked"等等，遇到这种错误，说明你训练模型和测试
qq_29631521·2019-06-19 10:03

pytorch 学习 | 多GPU存储模型及加载参数文件的坑（Error(s) in loading state_dict for DataParallel）

第一个情景，我们使用nn.DataParallel来解决，直接上例子：#使用nvidia-smi查看可用的设备CUDA_DEVICE_1=0CUDA_DEVICE_2=1#模型初始化net=model(
qyhyzard·2019-06-17 20:22

pytorch 学习 | 多GPU存储模型及加载参数文件的坑（Error(s) in loading state_dict for DataParallel）

第一个情景，我们使用nn.DataParallel来解决，直接上例子：#使用nvidia-smi查看可用的设备CUDA_DEVICE_1=0CUDA_DEVICE_2=1#模型初始化net=model(
qyhyzard·2019-06-17 20:22

PyTorch 遇到的坑

pytorch踩过的坑:https://blog.csdn.net/LoseInVain/article/details/829161631.关于单机多卡的处理torch.nn.DataParallel
顾北向南·2019-06-06 22:50

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

笔者正在进行PyTorch框架下的多卡并行计算初探，目前常用的方式有：model=torch.nn.DataParallel(model,device_ids=[0,1,2,3])该方法主要用于一机多卡
喜碧CatBrother·2019-06-03 23:14

[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

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GPU训练1.PyTorch预训练模型
Code_Mart·2019-03-29 22:13

from torch.nn import DataParallel

fromtorch.nnimportDataParallerclasstorch.nn.DataParallel(module,device_ids=None,output_device=None,dim
ZEroJAVAson·2019-03-18 21:37

解决pytorch中DataParallel后模型参数出现问题的方法

pytorch中如果使用DataParallel，那么保存的模型key值前面会多处’modules.’，这样如果训练的时候使用的是多GPU，而测试的时候使用的是单GPU，模型载入就会出现问题。
genous110·2019-03-10 23:34

PyTorch 1.0 基础教程（5）：多GPU数据并行化加速

PyTorch1.0基础教程（5）：多GPU数据并行化加速本文将学习如何通过DataParallel使用多块GPU对数据进行并行化加速.在PyTorch上使用GPU是十分容易的，如，将模型转移到GPU中
gukedream·2019-01-09 20:47

Pytorch 使用多GPU训练，有用

model先把model都定义好，再统一放到GPU上，不然可能会报错不要动optimizeriflen(conf.device_ids)>1:#多GPUself.model=torch.nn.DataParallel
midori_27·2019-01-08 15:12

Missing key(s) in state_dict: Unexpected key(s) in state_dict:

如果加载的预训练模型之前使用了torch.nn.DataParallel()，而此时的训练并没有使用，则会出现这样的错误。
kaixinjiuxing666·2018-12-20 11:30

'OrderedDict' object has no attribute 'module' 多卡训练测试

use_gpu=torch.cuda.is_available()#创建模型model=se_resnet20_v2() model=model.cuda(device_ids[0])model=nn.DataParallel
Snoopy_Dream·2018-12-17 09:09

Pytorch官方教程学习笔记（4）

数据并行处理Authors:SungKim_andJennyKang_在本文中，我们将学习如何使用DataParallel来进行多GPUs的调用。在Pytorch中使用多GPU非常简单。
ECODER-MXQ·2018-11-03 13:38
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