在上文我们介绍了如何使用多线程在数据模块中进行模型训练加速，本文我们主要介绍在pytorch中如何使用DistributedDataParallel，torch.multiprocessing等模块来进行多卡并行处理提升模块训练速度...下面依次介绍下pytorch的数据并行处理和多卡多进程并行处理，以及代码上如何调整代码进行多卡并行计算。...在前向过程中，你的输入数据会被划分成多个子部分（以下称为副本）送到不同的device中进行计算，而你的模型module是在每个device上进行复制一份，也就是说，输入的batch是会被平均分到每个device...不同于DP是单进程多线程方式，DDP是通过多进程实现的，在每个GPU上创建一个进程。参数更新方式上DDP也是各进程独立进行梯度计算后进行汇总平均，然后再传播到所有进程。...DP和DDP的区别可参考：https://zhuanlan.zhihu.com/p/206467852 下面直接从代码角度分析如何从单卡训练调整为使用DDP的多卡训练。
更快的训练等于更快的实验，更快的产品迭代，还有最重要的一点需要更少的资源，也就是更省钱。 熟悉PyTorch Profiler 在进行任何优化之前，你必须了解代码的某些部分运行了多长时间。...并且在Pytorch的训练时数据处理可以与GPU计算重叠，因为它们是独立的部分，也就是说我们加载一个批次的时间只要与一个前向和一个反向传播的时间相近就可以了，这样就可以最大化的利用GPU的资源。...但是如果你处理的是可变长度的数据（比如文本数据），不同的正向传播将需要不同大小的中间张量。因此，PyTorch的分配器可能没有适当的可用数据块。...可以通过跨数据分片来优化内存使用 当在多个gpu上进行训练时，每个进程在使用DDP进行训练时都有相同数据的精确副本。...可以通过实现以下几个增强功能来优化它: ZeRO 1 ：分片优化器状态 当使用DDP进行训练时，每个进程都拥有优化器状态的完整副本。对于zer01，可以让每个rank只保留优化器状态的一部分。
现在github上面有3个版本的mask-rcnn， keras, caffe(Detectron)， pytorch，这几个版本中，据说pytorch是性能最佳的一个，于是就开始使用它进行训练，然而实际跑通的过程中也遇到了不少问题...参考方法可见： https://blog.csdn.net/xg123321123/article/details/78117162 在自己的数据上训练 数据集组织：参见COCO的数据集格式，你可以使用...COCO数据集或者将自己的数据集转为COCO进行训练。...使用gist.github.com/wangg12 中提供的脚本对下载的比如说Detectron的预训练模型进行转化，再在yaml文件中将WEIGHT参数改为预训练模型pkl路径即可。...这个问题是由于pytorch在加载checkpoint的时候会把之前训练的optimizer和scheduler一起加载进来。
PyTorch 3. 提交结果 分别使用两种框架，加载预训练模型，对句对进行分类 数据下载：千言数据集：文本相似度 1....self.train_ds, self.dev_ds, self.test_ds = load_dataset(datasetname, splits=["train", "dev", "test"]) # 使用预训练模型的...self.tokenizer.pad_token_type_id), Stack(dtype="int64") ): [d for d in fn(samples)] # 将长度不同的多个句子...padding到统一长度，取N个输入数据中的最大长度 # 长度是指的： 一个batch中的最大长度，主要考虑性能开销 # 取样器 batch_sampler...'cpu') self.train_ds, self.dev_ds, self.test_ds = load_dataset(self.datasetname) # 使用预训练模型的
ImageDataGenerator位于keras.preprocessing.image模块当中,可用于做数据增强,或者仅仅用于一个批次一个批次的读进图片数据.一开始以为ImageDataGenerator...是用来做数据增强的,但我的目的只是想一个batch一个batch的读进图片而已,所以一开始没用它,后来发现它是有这个功能的,而且使用起来很方便....将输入数据的均值设置为 0，逐特征进行 samplewise_center=False, #布尔值。...如果是 None 或 0，不进行缩放，否则将数据乘以所提供的值（在应用任何其他转换之前） preprocessing_function=None, #应用于每个输入的函数。...Keras中的ImageDataGenerator进行批次读图方式就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考。
这几个版本中，据说pytorch是性能最佳的一个，于是就开始使用它进行训练，然而实际跑通的过程中也遇到了不少问题，记录一下。...参考方法可见： https://blog.csdn.net/xg123321123/article/details/78117162 在自己的数据上训练 数据集组织：参见COCO的数据集格式，你可以使用...COCO数据集或者将自己的数据集转为COCO进行训练。...使用gist.github.com/wangg12 中提供的脚本对下载的比如说Detectron的预训练模型进行转化，再在yaml文件中将WEIGHT参数改为预训练模型pkl路径即可。...这个问题是由于pytorch在加载checkpoint的时候会把之前训练的optimizer和scheduler一起加载进来。
为什么使用dataloader进行批训练 我们的训练模型在进行批训练的时候，就涉及到每一批应该选择什么数据的问题，而pytorch的dataloader就能够帮助我们包装数据，还能够有效的进行数据迭代，...如何使用pytorch数据加载到模型 Pytorch的数据加载到模型是有一个操作顺序，如下： 创建一个dataset对象 创建一个DataLoader对象 循环这个DataLoader对象，将标签等加载到模型中进行训练...进行批训练的例子 打印结果如下： 结语 Dataloader作为pytorch中用来处理模型输入数据的一个工具类，组合了数据集和采样器，并在数据集上提供了单线程或多线程的可迭代对象，另外我们在设置...shuffle=TRUE时，每下一次读取数据时，数据的顺序都会被打乱，然后再进行下一次，从而两次数据读取到的顺序都是不同的，而如果设置shuffle=False，那么在下一次数据读取时，不会打乱数据的顺序...，也因此两次读取到的数据顺序是相同的，并且我们通过借助tensor展示各种参数的功能，能为后续神经网络的训练奠定基础，同时也能更好的理解pytorch。
大体过程 对层数进行剪枝 1、加载预训练的模型； 2、提取所需要层的权重，并对其进行重命名。...比如我们想要第0层和第11层的权重，那么需要将第11层的权重保留下来并且重命名为第1层的名字； 3、更改模型配置文件（保留几层就是几），并且将第11层的权重赋值给第1层； 4、保存模型为pytorch_model.bin...，并为相对应的层重新进行权重赋值 def get_prune_model(model, prune_parameters): prune_model = model.state_dict()...1、加载预训练的模型； 2、提取所需要层的权重，并选择topk的值进行裁剪，并重新赋值给该层的参数； 3、更改模型配置文件（主要是修改维度）； 4、保存模型为pytorch_model.bin；...相对复杂，暂时就不考虑了，一般情况下对层数进行剪枝，简单又方便。
这篇文章是使用torch.nn.parallel.DistributedDataParallel API在纯PyTorch中进行分布式训练的简介。...在研究分布式和数据并行之前，我们需要先了解一些关于分布式训练的背景知识。 目前普遍使用的分布式训练基本上有两种不同形式:数据并行化和模型并行化。 在数据并行化中，模型训练作业是在数据上进行分割的。...All-reduce包含在消息传递接口(MPI)的标准中，这就是为什么PyTorch不少于三个不同的后端实现:Open MPI、NVIDIA NCCL和Facebook Gloo（一般情况下建议使用NVIDIA...普通的PyTorch训练脚本在单个进程中执行其代码的单一副本。使用数据并行模型，情况就更加复杂了:现在训练脚本的同步副本与训练集群中的gpu数量一样多，每个gpu运行在不同的进程中。...从“需要三个小时的训练”到“需要一个小时的训练”，即使采用中等大小的模型，也可以极大地增加您可以在一天之内和使用该模型进行的实验的数量，这对开发人员而言是一个巨大的进步。
译者：yportne13 作者: Nathan Inkawhich 编辑: Teng Li 在这篇教程中我们会展示如何使用 Amazon AWS 的两个多路GPU节点来设置，编写和运行 PyTorch...首先我们会介绍 AWS 设置, 然后是 PyTorch 环境配置, 最后是分布式训练的代码。...你会发现想改成分布式应用你只需要对你目前写的训练程序做很少的代码改动, 绝大多数工作都只是一次性的环境配置。 Amazon AWS 设置 在这篇教程中我们会在两个多路 GPU 节点上运行分布式训练。...注意，每个实例的价格不同，这个实例为每个节点提供 8 个 NVIDIA Tesla K80 GPU，并且提供了适合多路 GPU 分布式训练的架构。...4: 增加存储空间 - 注意, 默认情况下这些节点并没有很大的存储空间 (只有 75 GB)。对于这个教程, 我们只使用 STL-10 数据集, 存储空间是完全够用的。
为了满足应用程序和框架本身对不同版本的 cuda 的需求，(如上面遇到的问题中，即需要 Pytorch 能够切换使用系统上不同版本的 cuda ，进而编译对应的 CUDAExtension)，这里即记录笔者了解到的...Ubuntu 环境下 Pytorch 在编辑 cpp 和 cuda 拓展时确定所使用 cuda 版本的基本流程以及 Pytorch 使用不同版本的 cuda 进行运行的方法。 ...本文的后续内容，即对应的是当 Pytorch 等框架需要编译对应的 CUDA 相关拓展程序时，如何设置使用不同版本的 cuda toolkit( 完整的包含有编译器的安装包 )对程序进行编译，进而满足特定的...66).在进行 Pytorch 源码编译时，根目录下的 setup.py 会调用上述代码，确定编译 Pytorch 所使用的 cuda 目录和版本号，并使用获得的信息修改 torch/version.py...使用不同版本的cuda的方法步骤的文章就介绍到这了,更多相关Pytorch 不同版本的cuda内容请搜索ZaLou.Cn以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持ZaLou.Cn！
因此在本文中，介绍了如何在Pytorch中针对多类分类问题构建简单的深度学习模型来处理表格数据。 Pytorch是一个流行的开源机器库。它像Python一样易于使用和学习。...使用PyTorch的其他一些优势是其多GPU支持和自定义数据加载器。...这与单次编码的不同之处在于，使用嵌入而不是使用稀疏矩阵，而是为每个类别获得了一个密集矩阵，其中相似类别的值在嵌入空间中彼此接近。...数据集和DataLoader 扩展了DatasetPytorch提供的（抽象）类，以便在训练时更轻松地访问数据集并有效使用DataLoader模块来管理批次。...深度学习通常是分批进行的。DataLoader帮助在训练之前有效地管理这些批次并重新整理数据。
在本文中，我们将探索知识蒸馏的概念，以及如何在PyTorch中实现它。我们将看到如何使用它将一个庞大、笨重的模型压缩成一个更小、更高效的模型，并且仍然保留原始模型的准确性和性能。...这个过程包括训练一个较小的模型来模仿给定任务中大型模型的行为。 我们将使用来自Kaggle的胸部x光数据集进行肺炎分类来进行知识蒸馏的示例。...，训练后我们可以看到该模型在测试集上达到了91%的准确性，这也就是我们没有选择更大模型的原因，因为作为测试91的准确率已经足够作为基类模型来使用了。...如果我可以简单地训练这个更小的神经网络，我为什么还要费心进行知识蒸馏呢?我们最后会附上我们通过超参数调整等手段从头训练这个网络的结果最为对比。...但是现在我们继续我们的知识蒸馏的步骤 知识蒸馏训练 训练的基本步骤是不变的，但是区别是如何计算最终的训练损失，我们将使用教师模型损失，学生模型的损失和蒸馏损失一起来计算最终的损失。
由于在训练过程中没有足够的标记图像用于所有类，这些模型在现实环境中可能不太有用。并且我们希望的模型能够识别它在训练期间没有见到过的类，因为几乎不可能在所有潜在对象的图像上进行训练。...将该数据集分为几个分集之后，对于每一分集，匹配网络进行以下操作： 来自支持集和查询集的每个图像都被馈送到一个 CNN，该 CNN 为它们输出特征的嵌入 查询图像使用支持集训练的模型得到嵌入特征的余弦距离...PN 比 MN 取得了更好的结果，但它们训练过程本质上是相同的，只是比较了来自支持集的一些查询图片嵌入，但是 原型网络提供了不同的策略。...使用 Open-AI Clip 进行零样本学习 CLIP（Contrastive Language-Image Pre-Training）是一个在各种（图像、文本）对上训练的神经网络。...CLIP 在 ImageNet“零样本”上可以达到原始 ResNet50 的性能，而且需要不使用任何标记示例，它克服了计算机视觉中的几个主要挑战，下面我们使用Pytorch来实现一个简单的分类模型。
我们可以通过将两个具有不同序列长度（10和25）的随机批次传递给模型来进行检查。 ?...现在，我们要为该模型提供紧密的批次，以便每个批次都基于批次中的最大序列长度具有相同的序列长度，以最大程度地减少填充。这具有使神经网络运行更快的附加好处。...那么，如何遍历此数据集，以使每个批次具有相同长度的序列，但不同批次可能具有不同的序列长度？...并且看到批次现在具有不同的序列长度。因此，我们将能够根据需要使用可变的输入大小来训练BiLSTM。 训练神经网络 我们知道如何使用创建神经网络， nn.Module。但是如何训练它呢？...Pytorch使用该torch.optim模块提供了各种不同的即用型优化器。
量化：不使用32位浮点数（FP32）进行加权，而是使用半精度（FP16）甚至8位整数。...CPU / GPU 所有实验均以1/2/4/8/16/32/64批次运行 截至本文发布时，由于缺乏Pytorch嵌入所使用的int64的支持，因此尚无法将Transformer模型直接从Pytorch...如果要在CPU和GPU上进行推理，则需要保存2种不同的模型。...我们还可以看到，理想的批处理大小取决于使用的GPU: 对于T4来说，最好的设置是用8个批次的样本运行ONNX，这比pytorch上的批大小为1的速度快了大约12倍 对于批量为32或64的V100，与GPU...如果你的数据在纵向上是不同的，而你处理的是批次，这些差异将会导致问题，因为你需要将你的样品填充到批次中最长的样品中，这增加了大量的计算量。
矩阵因式分解(为了方便说明，数字是随机取的) PyTorch实现 使用PyTorch实现矩阵分解，可以使用PyTorch提供的嵌入层对用户和物品的嵌入矩阵（Embedding）进行分解，利用梯度下降法得到最优分解...因为我们将使用PyTorch的嵌入层来创建用户和物品嵌入，所以我们需要连续的id来索引嵌入矩阵并访问每个用户/项目嵌入。...训练 我们的目标是为每个用户和每个物品找到最佳的嵌入向量。然后，我们可以通过获取用户嵌入和物品嵌入的点积，对任何用户和物品进行预测 成本函数：我们目标是使评分矩阵的均方误差最小。...冷启动问题可以通过许多方式来解决，包括推荐流行的项目，让用户对一些项目进行评级，使用基于内容的方法，直到我们有足够的数据来使用协同过滤。...在这种情况下，我们通常不得不想出一种方法来衡量隐性反馈，并使用负采样技术来想出一个合理的训练集。
这种方法的主要优点是它可以与开箱即用的预训练扩散模型一起使用，而不需要昂贵的重新训练或微调。...一旦我们训练了这样的模型，我们就可以通过从各向同性高斯分布中采样噪声来生成新图像，并使用该模型通过逐渐消除噪声来反转扩散过程。...使用多重扩散进行图像合成 现在让我们来解释如何使用 MultiDiffusion 方法获得可控的图像合成。目标是通过预先训练的文本到图像扩散模型更好地控制图像中生成的元素。...我使用 HuggingFace 托管的预训练稳定扩散 2 模型来创建本文中的所有图像，包括封面图像。 如所讨论的，该方法的直接应用是获取包含在预定义位置中生成的元素的图像。...此方法增强了对生成图像元素的位置的控制，并且还可以无缝组合以不同风格描绘的元素。 所述过程的主要优点之一是它可以与预先训练的文本到图像扩散模型一起使用，而不需要微调，这通常是一个昂贵的过程。
---- 作者：Erfandi Maula Yusnu, Lalu 编译：ronghuaiyang 导读 对使用PyTorch Lightning的训练代码和原始的PyTorch代码进行了对比，展示了其简单...由于我一直在使用PyTorch，所以我需要牺牲在Keras中只用几行简单的行代码就可以进行训练的乐趣，而编写自己的训练代码。...这个例子是用pytorch lightning训练的一种方法。当然，你可以对pytorch进行自定义风格的编码，因为pytorch lightning具有不同程度的灵活性。你想看吗？让我们继续。...通过例子进行比较 好了，在完成安装之后，让我们开始编写代码。要做的第一件事是导入需要使用的所有库。在此之后，你需要构建将用于训练的数据集和数据加载器。...使用这种编写代码的方法，你可以扩展以前编写的任何其他模型，而无需更改它，并且仍然可以使用pytorch lightning库。 那么，你能在训练时给我看一下结果吗？
本文为大家介绍9个使用Pytorch训练解决神经网络的技巧 事实上，你的模型可能还停留在石器时代的水平。估计你还在用32位精度或*GASP（一般活动仿真语言）*训练，甚至可能只在单GPU上训练。...转至单GPU 一旦完成了前面的步骤，就可以进入GPU训练了。GPU的训练将对许多GPU核心上的数学计算进行并行处理。能加速多少取决于使用的GPU类型。...7. 16位混合精度训练 16位精度可以有效地削减一半的内存占用。大多数模型都是用32位精度数进行训练的。然而最近的研究发现，使用16位精度，模型也可以很好地工作。...混合精度指的是，用16位训练一些特定的模型，而权值类的用32位训练。 要想在Pytorch中用16位精度,先从NVIDIA中安装 apex 图书馆并对你的模型进行这些更改。...自此看来，这其实就是跨GPU分布，但要最小化延迟，有效使用大批次（例如在数据集中，可能会在多个GPUs上获得8000+的有效批量大小）。 但是需要小心处理大批次。
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