nn.DataParallel 第2页

nn.DataParallel权重保存和读取，单卡单机权重保存和读取，二者之间的转换。

在自己电脑上（单卡）调试好模型，然后放到服务器（多卡）上跑，设置成了多卡训练，保存的模型字典中自动都增加了一个module，导致我在自己电脑上加载时候checkpoints不匹配。所以有了这份记录。出处：pytorch使用DataParallel单机多卡和单卡保存和加载模型的正确方法-知乎(zhihu.com)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

yzZ_here·2022-11-27 09:31

torch多GPU导致较大计算误差问题

model=nn.DataParallel(model)探究

Bruc_e__·2022-11-25 12:24

测试模型是出现：RuntimeErrorError(s) in loading state_dict for MIMO-UNet

在网上查了资料1.加载使用模型时和训练模型时的环境不一致:2.训练时使用了分布式训练方案nn.DataParallel()，在测试时没有没有将模型使用nn.DataParalle

shing_star·2022-11-24 23:55

cuda用法

例子1：importosos.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]="0"os.environ["OMP_NUM_THREADS"]="1"model=nn.DataParallel

SenlldTyw·2022-11-24 07:46

RuntimeError: Error(s) in loading state_dict for

1.在载入模型参数前加上：model=nn.DataParallel(model)2.更改torch版本部分原因是模型之间torch版本不匹配导致，加载使用模型时和训练模型时的环境不一致，可以重新安装torch3

Wanderer001·2022-11-23 06:25

pytorch训练的pt模型转换为onnx（nn.DataParallel()、model、model.state_dict()）

pt转onnx流程与常见问题pt转onnx流程pt转onnx流程1、读取pt模型文件，文件既可以是torch.save(model,path)整体保存的模型，也可以是保存的字典文件。//Anhighlightedblockdefload_model(model,model_path):checkpoint=torch.load(model_path,map_location=lambdastora

曲达明·2022-11-22 21:08

[pytorch] 模型加载，torch.load , keys not match

这是因为nn.DataParallel会在模型参数结构前面加一个module.比如你是这么save的state={'epoch':epoch,'state_dict':self.model.state_dict

学习视觉记录·2022-11-22 02:30

Pytorch单机多卡训练

1，然后导入以下代码os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]="0,1"device_ids=[0,1]#原来定义的model传入nn.DataParallelmodel=nn.DataParallel

七月的和弦·2022-11-21 14:10

【pytorch系列】多GPU并行训练 torch.nn.DataParallel用法

【问题】在使用nn.DataParallel时出现“optimizergotanemptyparameterlist”问题。

_Vixerunt·2022-11-20 23:41

pytorch多服务器训练GPU内存不足问题

在多卡的GPU服务器，当我们在上面跑程序的时候，当迭代次数或者epoch足够大的时候，我们通常会使用nn.DataParallel函数来用多个GPU来加速训练。

哪都通临时员工·2022-11-20 12:31

pytorch错误解决：Missing key(s) in state_dict: Unexpected key(s) in state_dict:

Missingkey(s)instate_dict:xxxxxxxxxxUnexpectedkey(s)instate_dict:xxxxxxxxxx报错原因：在模型训练时有加上：【可以加速训练速度】model=nn.DataParallel

岁月神偷小拳拳·2022-11-20 07:20

pytorch错误解决： Missing key(s) in state_dict: Unexpected key(s) in state_dict:

pytorch错误解决：Missingkey(s)instate_dict:Unexpectedkey(s)instate_dict:解决：在模型参数被加载到模型前加下面的语句：model=nn.DataParallel

OdayCollector·2022-11-20 07:34

pytorch的多GPU训练方法

pytorch中共有两种多GPU的训练方法，一种是利用nn.DataParallel实现，实现简单，另一种是用采用分布式并行训练DistributedDataParallel和DistributedSampler

艾伦·布拉德·2022-11-19 23:51

PyTorch 源码解读之 DP & DDP：模型并行和分布式训练解析

本文介绍PyTorch里的数据并行训练，涉及nn.DataParallel(DP)和nn.parallel.DistributedDataParallel(DDP)两个模块（基于1.7版本），涵盖分布式训练的原理以及源码解读

OpenMMLab·2022-11-19 17:41

pytoch使用nn.DataParallel导致Missing key(s) in state_dict错误

1.nn.DataParallelnn.DataParallel是pytorch使用多gpu训练时所使用的方法，但是使用nn.DataParallel之后，模型的读取就会有所不同。

文山湖的猫·2022-11-19 14:58

Missing key(s) in state_dict: “module.features.0.0.weight

,"module.features.0.bias",....Unexpectedkey(s)instate_dict:"features.0.weight","features.0.bias",...nn.DataParallel

人类高质量算法工程师·2022-11-19 14:22

pytorch自动混合精度训练

#InitStep1:CreateModelmodel,device,start_epoch=create_model(opt)iftorch.cuda.device_count()>1:model=nn.DataParallel

超级无敌小小顺利·2022-11-19 03:49

Pytorch 分布式训练

Contents`nn.DataParallel()`(DP)多卡训练原理`nn.DataParallel()`的用法Use`nn.parallel.DistributedDataParallel`insteadof

连理o·2022-11-16 13:49

pytorch单机多卡的正确打开方式以及可能会遇到的问题和相应的解决方法

大体上有两种方式简单方便的torch.nn.DataParallel(很low，但是真的很简单很友好)使用torch.distributed加速并行训练(推荐，但是不友好)首先讲一下这两种方式分别的优缺点nn.DataParallel

我是一颗棒棒糖·2022-11-16 13:16

解决pytorch多GPU训练的模型加载问题

在pytorch中，使用多GPU训练网络需要用到【nn.DataParallel】：gpu_ids=[0,1,2,3]device=t.device("cuda:0"ift.cuda.is_available

夏日轻风有你·2022-11-14 19:42

Pytorch分布式训练/多卡训练(一) —— Data Parallel并行(DP)

中的不同数据进行训练.模型并行是指，多张GPUs使用同一batch的数据，分别训练模型的不同部分.DP数据并行在pytorch中就是DP，就是nn.DataParallelDP就是很容易，只要一句就可以搞定model=nn.DataParallel

hxxjxw·2022-11-11 11:46

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

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 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(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-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LSTM（RNN或GRU）

)model=LSTM(args.timestep,args.batch_size,args.audio_window).to(device)然后使用nn.nn.DataParallel,model=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

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

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 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

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：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 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

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 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

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