我不是分布式系统和数据自动化系统的专家。但是有一个非常有趣的特性是PyTorch支持的,那就是nn.DataParallel和nn.DistributedDataParallel。它们是如何实际实现的?它们如何分离公共嵌入和同步数据?
下面是DataParallel的一个基本示例。
import torch.nn as nn
from torch.autograd.variable import Variable
import numpy as np
class Model(nn.Module):
def __init__(self):
super().__init_
我有一个模型,它可以在一个GPU上训练得很好。但是当我切换到Pytorch分布式数据并行(DDP)时,我得到了CUDA内存错误。具体来说,与没有并行性的模型相比,DDP模型占用了两倍的内存。下面是一个最小的可重现性示例:
import os
from torch.nn.parallel import DistributedDataParallel as DDP
import torch.distributed as dist
import torch.multiprocessing as mp
import torch
def train(rank, gpu_list, train_dist
是否有一种方法可以在特定(GPU)设备的上下文中运行pytorch (而不必为每个新的张量(如.to选项)指定设备)?
类似于tensorflow with tf.device('/device:GPU:0'):..。
默认设备似乎是cpu (除非我做错了):
with torch.cuda.device('0'):
a = torch.zeros(1)
print(a.device)
>>> cpu
我有一个新安装的Anaconda3 (版本2020.02)环境,并且我已经通过命令conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.2 -c pytorch安装了Pytorch GPU版本。我已经验证了我的Pytorch确实可以在GPU上运行良好。 但是,每当我通过conda update --all更新Anaconda时,总是显示以下消息: The following packages will be SUPERSEDED by a higher-priority channel:
pytorch pytorch:
我刚开始使用Pytorch DstributedDataParallel(),但我发现大多数教程都在培训期间保存了本地排名为0的模型。这意味着,如果我得到3台机器,每台有4个GPU,在最后,我将得到3型,从每台机器保存。
例如,在第252行的pytorch 教程中:
if not args.multiprocessing_distributed or (args.multiprocessing_distributed
and args.rank % ngpus_per_node == 0):
save_checkpoint({...})
有关pytorch的CIFAR10教程可以在这里找到:
本教程将介绍如何使用pytorch为CIFAR 10数据集创建简单的卷积神经网络。在接近尾声时,它略微介绍了如何在GPU上实现上述代码。
本质上的区别是,我们创建了设备=torch.device(' gpu '),并在使用它们进行计算之前将所有张量发送到gpu设备。因此,本质上,我们希望在每次进行计算之前将网络对象、输入和标签张量发送到gpu设备。
所以我回去加了一句:
net.to(device)
在计算的循环中:
with torch.no_grad():
for data in testloader:
在之后,我运行了:
# confirm TensorFlow sees the GPU
from tensorflow.python.client import device_lib
assert 'GPU' in str(device_lib.list_local_devices())
# confirm Keras sees the GPU
from keras import backend
assert len(backend.tensorflow_backend._get_available_gpus()) > 0
# confirm PyTorch sees
我想在AWS上运行一个g5.xlarge,并使用pytorch。但是,当我试图在python中使用cuda (例如torch(1., device="cuda"))时,出现了这个错误:
The current PyTorch install supports CUDA capabilities sm_37 sm_50 sm_60 sm_70.
If you want to use the NVIDIA A10G GPU with PyTorch, please check the instructions at https://pytorch.org/get-started/l
我正在上关于PyTorch的课程。我想知道为什么我们需要分别告诉torch.utils.data.DataLoader输出它运行在什么设备上。如果模型已经在CUDA上了,为什么它不相应地自动更改输入呢?在我看来,这个模式很有趣:
model.to(device)
for ii, (inputs, labels) in enumerate(trainloader):
# Move input and label tensors to the GPU
inputs, labels = inputs.to(device), labels.to(device)
是否有一个用例,我希
我正在处理一个集群,其中我有4个GPU连接到一个计算节点。所有的GPU都是一样的,基本上是k20,没有区别。我想知道我的二进制文件运行在哪个GPU上?cudaGetDevice总是给我设备id 0,因为我的二进制文件实际上运行在设备id 2上(使用nvidia-smi检查)
使用此设备Id,我希望使用NVML库来测量所消耗的功率。
cudaGetDevice :Returns in *device the current device for the calling host thread.
还有其他方法来获取这些信息吗?
当使用GPU运行Haystack时,我将得到以下错误。在深入研究之后,我意识到Haystack正在将Py手电筒降级为一个与我的CUDA不兼容的版本。
NVIDIA GeForce RTX 3060 with CUDA capability sm_86 is not compatible with the current PyTorch installation. The current PyTorch install supports CUDA capabilities sm_37 sm_50 sm_60 sm_70. If you want to use the NVIDIA GeForce