DataParallel

[ pytorch ] ——— 报错error解决汇总

，原因是：之前训练的时候使用了‘nn.DataParallel(model_structure,device_ids=gpu_ids)’RuntimeError:Error(s)inloadingstate_dictforftnet_EncoderDecoder
小恶魔oo·2018-10-18 15:58

Pytorch模型的保存与加载

模型的保存与加载例如我们创建了一个模型：model=MyVggNet()如果使用多GPU训练,我们需要使用这行代码：model=nn.DataParallel(model).cuda()
Lavi_qq_2910138025·2018-08-30 16:20

pytorch 设置多GPU

importosos.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]="2,3"iftorch.cuda.device_count()>1:model=torch.nn.DataParallel
儒雅的小Z·2018-08-20 10:14

PyTorch使用cpu调用gpu训练的模型

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。
Peter_ch_26·2018-08-09 16:07

pytorch使用记录（三） 多GPU训练

正文开始：涉及的代码为torch.nn.DataParallel，而且官方推荐使用nn.DataParallel而不是使用multiprocessing。
daydayjump·2018-07-22 23:17

Pytorch 多 GPU 并行处理机制

Pytorch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则是指定并行的GPUid列表
叶俊贤·2018-07-14 15:14

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
CS_lcylmh·2018-05-21 19:46

pytorch 多GPU训练

不过说的还是蛮清楚的，建议使用DataParallel
库页·2018-01-25 10:09

pytorch多GPU训练以及多线程加载数据

更正说明：时间2018/01/23现在我所测试得到的dataParallel只能有效的进行前向传播，不能后向传播。
库页·2018-01-22 20:03

【其他】Tensorflow分布式使用简介

一、单机多GPU训练  深度学习由于存在计算量大，并且需要大量的数据来训练的问题，因而需要采用一些并行机制来加快训练速度，目前常用的并行方法主要有数据并行（dataparallel）和模型并行（modelparallel
Lawe·2017-12-04 16:22

TensorFlow多GPU并行的实现

深度学习算法由于其数据量大、算法复杂度高等特点，常常需要采用某种形式的并行机制，常用的并行方法有数据并行（dataparallel）和模型并行（modelparallel）两种。
diligent_321·2016-11-16 15:00

[torch]parallel

://github.com/soumith/imagenet-multiGPU.torchhttp://facebook.github.io/fbcunn/fbcunn/#fbcunn.fbcunn.DataParallel.dokfbcunn.DataParallelDataParallelsplitstheinputalongseparatecolu
apsvvfb·2016-03-30 13:00
上一页 2 3 4 5 6 7 8 9 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他