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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。...原因 DataParallel包装的模型在保存时，权值参数前面会带有module字符，然而自己在单卡环境下，没有用DataParallel包装的模型权值参数不带module。...本质上保存的权值文件是一个有序字典。 解决方法 1.在单卡环境下，用DataParallel包装模型。 2.自己重写Load函数，灵活。...训练网络与单GPU训练网络保存模型的区别 测试环境：Python3.6 + Pytorch0.4 在pytorch中，使用多GPU训练网络需要用到 【nn.DataParallel】： gpu_ids...(), "model.pth") 以上这篇解决pytorch多GPU训练保存的模型,在单GPU环境下加载出错问题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。

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在GPU上加速RWKV6模型的Linear Attention计算

前言 本文主要讲一些看到的RWKV 6模型的Linear Attention模块推理加速方法，在这篇博客中暂不涉及对kernel的深入解析。...Profile代码编写 上一节明确了，我们需要加速RWKV模型中rwkv6_linear_attention_cpu的计算，https://github.com/sustcsonglin/flash-linear-attention...）速度有大幅提升，同时kernel的占比也明显更小，GPU kernel分布情况： 在GPU kernel的具体执行分布中，fused_recurrent_rwkv6_fwd_kernel已经是比例的最大的...Triton实现的版本在编译中发生了什么，但真的找到了放弃cuda的理由，毕竟不是专业做这个东西的，而Triton大家都可以写），后续应该会考虑在Triton kernel的基础上继续做优化以及训练性能验证...时间回到2023年8月，ChatGPT的火爆让我也想参与到开源的大模型开发过程中，然后Peng Bo说可以参与到实现RWKV5 CUDA算子的事情。

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【问题解决】解决如何在 CPU 上加载多 GPU 训练的模型

前言 有一期的恶意文件检测模型训练好了，因此需要进行测试，关于恶意文件检测的内容，可以回看博主之前写的博文： 【AI】浅析恶意文件静态检测及部分问题解决思路 【AI】恶意文件静态检测模型检验及小结 因为样本在某台机子上...，又恰逢有其他模型在训练，因此 GPU 资源被占满了，不过测试这个模型的话，CPU 也绰绰有余了，当我准备使用 CPU 训练时，却遇到了问题； 分析 1、model.to(device) 不会影响 torch.load...上训练的模型，保存时会在参数名前多加了一个 module.....` state_dict_new[name] = v model.load_state_dict(state_dict_new) 这样就能够在 CPU 上加载多 GPU 训练的模型了...后记 以上就是 【问题解决】解决如何在 CPU 上加载多 GPU 训练的模型 的全部内容了，希望对大家有所帮助！

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图形显卡与专业GPU在模型训练中的差异分析

引言 在深度学习和大数据分析领域，高性能计算能力是至关重要的。英伟达（NVIDIA）作为全球领先的显卡和GPU制造商，推出了多款适用于不同场景的硬件产品。...其中，H100等专业级GPU因其强大的计算能力和专为模型训练优化的架构而备受瞩目。然而，这些专业级GPU的价格通常非常高昂。...与此同时，市面上也有大量图形显卡，如GTX系列和RTX系列，这些显卡在参数上看似与专业级GPU相差不大，但价格却相差巨大。那么，在模型训练方面，图形显卡和专业级GPU到底有哪些差异呢？...并行处理：由于核心数量相对较少，因此在并行计算方面表现一般。 专业级GPU 浮点运算：具有极高的单精度和双精度浮点运算能力。 并行处理：由于拥有大量的CUDA核心，因此在并行计算方面表现出色。...总结 虽然图形显卡在价格上具有明显优势，但在模型训练方面，专业级GPU由于其强大的计算能力、优化的软件支持和专为大规模数据处理设计的硬件架构，通常能提供更高的性能和效率。

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在 PyTorch 中使用梯度检查点在GPU 上训练更大的模型

来源：Deephub Imba 本文约3200字，建议阅读7分钟 本文将介绍解梯度检查点（Gradient Checkpointing），这是一种可以让你以增加训练时间为代价在 GPU 中训练大模型的技术...我们将在 PyTorch 中实现它并训练分类器模型。 作为机器学习从业者，我们经常会遇到这样的情况，想要训练一个比较大的模型，而 GPU 却因为内存不足而无法训练它。...当我们在出于安全原因不允许在云计算的环境中工作时，这个问题经常会出现。在这样的环境中，我们无法足够快地扩展或切换到功能强大的硬件并训练模型。...梯度检查点 在反向传播算法中，梯度计算从损失函数开始，计算后更新模型权重。图中每一步计算的所有导数或梯度都会被存储，直到计算出最终的更新梯度。这样做会消耗大量 GPU 内存。...梯度检查点通过在需要时重新计算这些值和丢弃在进一步计算中不需要的先前值来节省内存。 让我们用下面的虚拟图来解释。 上面是一个计算图，每个叶节点上的数字相加得到最终输出。

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优化NVIDIA GPU性能，实现高效的模型推理

这提出了一个问题：如何从NVIDIA GPU设备获得最佳推理性能？ 在本文中，将逐步展示如何优化预先训练的TensorFlow模型，以改善启用CUDA的GPU的推理延迟。...将Colab GPU实例的推理时间提高到： 通过在CPU上放置控制流操作来实现1.3x 通过转换预先训练的TensorFlow模型并在TensorRT中运行它来获得4.0x 步骤0：在TensorFlow...原点SSD MobileNert V2的推断时间线跟踪 从上面的跟踪中，可能会注意到一些操作是在CPU上运行的，即使告诉TensorFlow在GPU上运行所有这些操作。...此外，在修改后的模型中，GPU和CPU之间的数据传输较少。因此，NonMaxSuppressionV3最初在CPU上运行的操作也从中受益。...在实验中，通过以下方式优化预先训练的SSD Mobilenet V2 TensorFlow模型： 将控制流操作置于CPU上并获得1.3倍的改进 在TensorRT中运行并获得4倍的提升 当TensorRT

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在自己的数据集上训练TensorFlow更快的R-CNN对象检测模型

在本示例中，将逐步使用TensorFlow对象检测API训练对象检测模型。尽管本教程介绍了如何在医学影像数据上训练模型，但只需进行很少的调整即可轻松将其适应于任何数据集。...更快的R-CNN是TensorFlow对象检测API默认提供的许多模型架构之一，其中包括预先训练的权重。这意味着将能够启动在COCO（上下文中的公共对象）上训练的模型并将其适应用例。...TensorFlow甚至在COCO数据集上提供了数十种预训练的模型架构。...保存模型的拟合度不仅使能够在以后的生产中使用它，而且甚至可以通过加载最新的模型权重从上次中断的地方继续进行训练！ 在这个特定的笔记本中，需要将原始图像添加到/ data / test目录。...在笔记本中，其余单元格将介绍如何加载创建的已保存，训练有素的模型，并在刚刚上传的图像上运行它们。 对于BCCD，输出如下所示： 模型在10,000个纪元后表现不错！

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在Nebula3中加载自定义模型的思路

嗯, 虽说地形也是一种特殊的模型, 但它的管理方式相对来说太过于特殊了, 不知道还能不能跟模型走一条管线. 先看看植被是怎么组织的: ?...资源的管理/加载都是在这一模块中进行的 Model就代表实际的模型了, 它由一系列层次结构的ModelNode组成. 在这里只有ShapeNode, 即静态图形....的构造就简单多了, 之前写的几个小例子都是直接从内存加载的....创建ShapeNode, 利用MemoryMeshLoader加载1中的数据到实例中, 同时设置shader和相应参数(纹理也是shader 参数的一种, 渲染状态是包含在fx中的, 所以也属于shader...然后把2中的ShapeNode Attach到Model, 并利用一个EmptyResourceLoader来完成资源状态的切换(因为数据已经有了, 需要把资源状态切换到”加载完成”才能使用) 4.

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Microsoft AI 开源“PyTorch-DirectML”：在 GPU 上训练机器学习模型的软件包

此版本允许在任何 DirectX12 GPU 和 WSL 上加速 PyTorch 的机器学习训练，释放混合现实计算的新潜力。...在这个名为“DML”的新设备中，通过在调用运算符时引入最少的开销来调用直接 ML API 和 Tensor 原语；它们的工作方式与其他现有后端非常相似。...PyTorch-DirectML 套件可以使用 GPU 机器学习库 DirectML 作为其后端，允许在 DirectX12 GPU 和 WSL（适用于 Linux 的 Windows 子系统）上训练模型...Microsoft 与 AMD、Intel 和 NVIDIA 合作，为 PyTorch 提供这种硬件加速的训练体验。PyTorch-DirectML 包安装简单，只需更改现有脚本中的一行代码。...devblogs.microsoft.com/windowsai/introducing-pytorch-directml-train-your-machine-learning-models-on-any-gpu

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PipeTransformer：适用于大规模模型分布式训练的自动化弹性管线

这个系统融合了管线模型并行以及数据并行，可用于处理如下场景: 单个 GPU 设备的内存无法容纳模型，或加载时批尺寸很小，得以避免内存耗尽。具体来讲，定义的设置如下: * 训练任务和模型定义。...每台机器中，我们将一个模型 F 加载到一个具有 K 个分区（K 也表示管线长度）的管线中。第 k 个分区由 Pk 个连续的层组成。假设每个分区由一个 GPU 设备处理。...1≤K≤I 表示我们可以在单个设备上，为多个模型副本构建多个管线。 假设一个管线上的所有 GPU 设备都归属于同一台机器，管线为同步管线，不涉及过期梯度，micro-batch 的数量为 M。...可以看到在初始化 Pipe 前，需要把模型 nn.Sequential 分区到多个 GPU 设备中，并设置最优 chunk 数量。...Pseudocode 即算法 1 中的 load\_balance() 函数。冻结层从原始模型中提取出来，保存在管线的首个设备中的一个单独的模型实例 Ffrozen 中。

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图解TensorFlow架构与设计

计算图实例 TensorFlow支持各种异构的平台，支持多CPU/GPU，服务器，移动设备，具有良好的跨平台的特性；TensorFlow架构灵活，能够支持各种网络模型，具有良好的通用性；此外，TensorFlow...TensorFlow最初由Google大脑的研究员和工程师开发出来，用于机器学习和神经网络方面的研究，于2015.10宣布开源，在众多深度学习框架中脱颖而出，在Github上获得了最多的Star量。...Kernel Implements Kernel是OP在某种硬件设备的特定实现，它负责执行OP的运算。 组件交互 ---- ?...子图片段 如上图所示，存在一种合理的「子图片段」划分算法。Distributed Master将模型参数相关的OP进行分组，并放置在PS任务上。...其他OP则划分为另外一组，放置在Worker任务上执行。 SEND/RECV节点 ---- ?

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《Scikit-Learn与TensorFlow机器学习实用指南》 第12章 设备和服务器上的分布式 TensorFlow

简单放置 无论何时运行图形，如果 TensorFlow 需要求值尚未放置在设备上的节点，则它会使用简单放置器将其放置在未放置的所有其他节点上。...简单放置尊重以下规则： 如果某个节点已经放置在图形的上一次运行中的某个设备上，则该节点将保留在该设备上。 否则，如果用户将一个节点固定到设备上（下面介绍），则放置器将其放置在该设备上。...目前没有办法在特定 CPU 上固定节点或仅使用所有 CPU 的子集。 记录放置位置 让我们检查一下简单的放置器是否遵守我们刚刚定义的布局约束条件。...TensorFlow 会调用这个函数来进行每个需要放置在设备块中的操作，并且该函数必须返回设备的名称来固定操作。...软放置 默认情况下，如果您尝试在操作没有内核的设备上固定操作，则当 TensorFlow 尝试将操作放置在设备上时，您会看到前面显示的异常。

1.1K10

TensorFlow 分布式之论文篇 TensorFlow : Large-Scale Machine Learning on Heterogeneous Distributed Syst

核（Kernel）是可以在特定类型的设备（例如CPU或GPU）上运行的算子的具体实现。 TensorFlow 通过注册机制定义了一系列算子和核，这样意味着用户可以通过链接其他算子和/或内核来进行扩展。...布局算法从计算图的源开始，并在前进过程中模拟系统中每个设备上的活动，在此遍历中： 当到达了一个节点，就考虑此节点的可使用设备集（如果设备不提供用户希望的实现特定操作的内核，则设备就不使用）。...对于具有多个可用设备的节点，布局算法使用贪婪启发式算法，看看将节点放置在每个可能设备上对节点完成时间会造成怎样的影响。...当我们插入发送和接收节点时，我们规范如下：特定设备上特定张量的所有用户都使用同一个接收节点，而不是特定设备上的每个下游用户都拥有一个自己的接收节点。...例如，"仅将此节点放置在 GPU 类型的设备上"，或"此节点可以放置在/job:worker/task:17"中的任何设备上，或"将此节点与名为variable13"的节点合并"。

3.4K20

如何构建产品化机器学习系统？

结构化数据存储在关系数据库中，如MySQL或分布式关系数据库服务，如Amazon RDS、谷歌Big Query等。 来自web应用程序或物联网设备的流数据。...IO绑定意味着读取数据并将其传输到计算资源（CPU/GPU/TPU）需要更多的时间，而在数据加载期间，计算资源长时间处于空闲状态。...下面是一些更新参数的技术： 参数服务器策略(Async)——在这种方法中，特定的工作人员充当参数服务器。这是最常用的技术，也是最稳定的。...模型并行性——模型并行性不同于数据并行性，因为这里我们将模型图分布在不同的worker上。这是非常大的模型所需要的。Mesh TensorFlow和GPipe是一些可以用于模型并行化的库。...边缘预测——在这种情况下，预测必须在边缘设备上完成，如手机、Raspberry Pi或 Coral Edge TPU。在这些应用程序中，必须压缩模型大小以适合这些设备，并且还必须降低模型延迟。

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xBIM 实战04 在WinForm窗体中实现IFC模型的加载与浏览

如果确实需要在传统的 WinForm 窗体中也要加载并显示BIM(.ifc格式)模型文件该如何处理呢？ 　　...由于WinForm与WPF技术可以互通互用，所以本文介绍一种取巧的方式，在WinForm窗体中加载WPF控件，WPF控件中渲染BIM(.ifc格式)模型文件。具体操作步骤如下详细介绍。...五、在WinForm窗体中调用WPF查看器 　　添加一个WinForm窗体。左侧Panel中是 按钮区域，右侧Panel填充窗体剩余的所有区域。 ? 打开VS的工具箱，可以看到如下栏目 ?...后台逻辑：在第四步骤中创建了一个WPF用户控件，在此处实例化一个对象 private WinformsAccessibleControl _wpfControl; 在构造函数中初始化该对象并将对象添加到...// TODO: should do the load on a worker thread so as not to lock the UI. 89 // 如果加载的模型文件较大

1.3K30

Google 和 Nvidia 强强联手，带来优化版 TensorFlow 1.7

在谷歌开发者博客中，他们介绍了此次合作的详细信息以及整合之后的性能，AI 研习社编译整理如下： TensorRT 是一个可以用于优化深度学习模型，以进行推理，并为生产环境中的 GPU 创建运行环境的库。...它能优化 TensorFlow 中的 FP16 浮点数和 INT8 整型数，并能自动选择针对特定平台的内核，以最大化吞吐量，并最大限度的降低 GPU 推理期间的延迟。...优化 TensorFlow 中的子图 在 TensorFlow 1.7 中，TensorRT 可以用于优化子图，而 TensorFlow 执行其余未优化的部分。...我们来试着将这个新的 API 应用在 ResNet-50 上，看看经过优化后的模型在 TensorBoard 中看起来是什么样的。...在 NVIDIA Volta GPU 上自动使用 Tensor 核心 在 NVIDIA Volta GPU 的 Tensor 核心上通过 TensorRT 进行半精度 TensorFlow 模型推理，能够提供相较于单精度模型八倍的吞吐量

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Google 和 Nvidia 强强联手，带来优化版 TensorFlow 1.7

在谷歌开发者博客中，他们介绍了此次合作的详细信息以及整合之后的性能，AI 研习社编译整理如下： TensorRT 是一个可以用于优化深度学习模型，以进行推理，并为生产环境中的 GPU 创建运行环境的库。...它能优化 TensorFlow 中的 FP16 浮点数和 INT8 整型数，并能自动选择针对特定平台的内核，以最大化吞吐量，并最大限度的降低 GPU 推理期间的延迟。...优化 TensorFlow 中的子图 在 TensorFlow 1.7 中，TensorRT 可以用于优化子图，而 TensorFlow 执行其余未优化的部分。...我们来试着将这个新的 API 应用在 ResNet-50 上，看看经过优化后的模型在 TensorBoard 中看起来是什么样的。...在 NVIDIA Volta GPU 上自动使用 Tensor 核心 在 NVIDIA Volta GPU 的 Tensor 核心上通过 TensorRT 进行半精度 TensorFlow 模型推理，能够提供相较于单精度模型八倍的吞吐量

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【重磅】Jeff Dean等提出自动化分层模型，优化CPU、GPU等异构环境，性能提升超 60%

谷歌大脑Jeff Dean等人最新提出一种分层模型，用于将计算图有效地放置到硬件设备上，尤其是在混合了CPU、GPU和其他计算设备的异构环境中。...这些device以与输入组嵌入相同的顺序返回，即，第一组中的操作将被放置在由第一个解码器步骤返回的device上，以此类推。...对于RNNLM和NMT，现有工作[18,23]将每个LSTM层放置在单独的GPU上。...对于每个模型，我们都会制定一项新策略，学习如何优化该特定模型的配置。所有结果都是在更新策略的1000次迭代之后计算的。实际上，这最多需要三个小时。...对于Inception-V3， Hierarchical Planner学习将模型分布到2个GPU中，与将模型放置在单个GPU上相比，运行时间减少了16.3％。

1.2K70
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