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Pytorch中多GPU训练指北

前言 在数据越来越多的时代，随着模型规模参数的增多，以及数据量的不断提升，使用多GPU去训练是不可避免的事情。...Pytorch在0.4.0及以后的版本中已经提供了多GPU训练的方式，本文简单讲解下使用Pytorch多GPU训练的方式以及一些注意的地方。...这里我们谈论的是单主机多GPUs训练，与分布式训练不同，我们采用的主要Pytorch功能函数为DataParallel而不是DistributedParallel，后者为多主机多GPUs的训练方式，但是在实际任务中...使用方式 使用多卡训练的方式有很多，当然前提是我们的设备中存在两个及以上的GPU：使用命令nvidia-smi查看当前Ubuntu平台的GPU数量(Windows平台类似)，其中每个GPU被编上了序号：...注意点 多GPU固然可以提升我们训练的速度，但弊端还有有一些的，有几个我们需要注意的点： 多个GPU的数量尽量为偶数，奇数的GPU有可能会出现中断的情况 选取与GPU数量相适配的数据集，多显卡对于比较小的数据集来说反而不如单个显卡训练的效果好

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PyTorch中的多GPU训练：DistributedDataParallel

在pytorch中的多GPU训练一般有2种DataParallel（DP）和DistributedDataParallel（DDP） ，DataParallel是最简单的的单机多卡实现，但是它使用多线程模型...所以他是分布式多GPU训练的首选。...对于 100 个数据集和 4 个 GPU，每个 GPU 每次迭代将处理 25 个数据集。 DDP 上的同步发生在构造函数、正向传播和反向传播上。在反向传播中梯度的平均值被传播到每个 GPU。...在下面的示例中，调用该方法的所有衍生进程都将具有从 0 到 3 的rank值。我们可以使用它来识别各个进程，pytorch会将rank = 0 的进程作为基本进程。...所以如果多卡训练建议使用DDP进行，但是如果模型比较简单例如2个GPU也不需要多机的情况下，那么DP的代码改动是最小的，可以作为临时方案使用。 作者：Kaustav Mandal

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轻松学pytorch – 使用多标签损失函数训练卷积网络

大家好，我还在坚持继续写，如果我没有记错的话，这个是系列文章的第十五篇，pytorch中有很多非常方便使用的损失函数，本文就演示了如何通过多标签损失函数训练验证码识别网络，实现验证码识别。...数据集 这个数据是来自Kaggle上的一个验证码识别例子，作者采用的是迁移学习，基于ResNet18做到的训练。...https://www.kaggle.com/anjalichoudhary12/captcha-with-pytorch 这个数据集总计有1070张验证码图像，我把其中的1040张用作训练，30张作为测试...使用多标签损失函数，Adam优化器，代码实现如下： 1model = CapchaResNet() 2print(model) 3 4# 使用GPU 5if train_on_gpu: 6...51 train_loss = train_loss / num_train_samples 52 53 # 显示训练集与验证集的损失函数 54 print('Epoch: {} \

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PyTorch 中的多 GPU 训练和梯度累积作为替代方案

在本文[1]中，我们将首先了解数据并行（DP）和分布式数据并行（DDP）算法之间的差异，然后我们将解释什么是梯度累积（GA），最后展示 DDP 和 GA 在 PyTorch 中的实现方式以及它们如何导致相同的结果...和 3. — 如果您幸运地拥有一个大型 GPU，可以在其上容纳所需的所有数据，您可以阅读 DDP 部分，并在完整代码部分中查看它是如何在 PyTorch 中实现的，从而跳过其余部分。...此外，主 GPU 的利用率高于其他 GPU，因为总损失的计算和参数更新发生在主 GPU 上 我们需要在每次迭代时同步其他 GPU 上的模型，这会减慢训练速度 分布式数据并行 (DDP) 引入分布式数据并行是为了改善数据并行算法的低效率...从上面的例子中，我们可以通过 3 次迭代累积 10 个数据点的梯度，以达到与我们在有效批量大小为 30 的 DDP 训练中描述的结果相同的结果。...以支持多 GPU 训练。

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PyTorch多GPU并行训练方法及问题整理

1.单机多卡并行训练 1.1.torch.nn.DataParallel 我一般在使用多GPU的时候, 会喜欢使用os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES']来限制使用的GPU..., 然后才能使用DistributedDataParallel进行分发, 之后的使用和DataParallel就基本一样了 2.多机多gpu训练 在单机多gpu可以满足的情况下, 绝对不建议使用多机多gpu...在进行多机多gpu进行训练的时候, 需要先使用torch.distributed.init_process_group()进行初始化. torch.distributed.init_process_group...使用这些的意图是, 让不同节点的机器加载自己本地的数据进行训练, 也就是说进行多机多卡训练的时候, 不再是从主节点分发数据到各个从节点, 而是各个从节点自己从自己的硬盘上读取数据....不过看上面的代码, 最重要的实际是这句 dist.barrier(), 这个是来自torch.distributed.barrier(), 根据pytorch的官网的介绍, 这个函数的功能是同步所有的进程

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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。...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。...：多GPU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...) 由于多GPU训练使用了 nn.DataParallel(net, device_ids=gpu_ids) 对网络进行封装，因此在原始网络结构中添加了一层module。...(), "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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Pytorch 前反馈：在神经网络训练中降低损失

今天继续来聊聊PyTorch 之神经网络 (≧▽≦*)o 冲就完事了~ 在 PyTorch 界里，构建神经网络的神器就是 torch.nn 包。...训练一个神经网络，大致的流程是这样的： 先得定义一个神经网络，并且里面要有一些可以训练的参数。 然后，不断地迭代输入，让网络去学习。 网络处理完输入后，计算一下损失（就是输出和目标差多远）。...随便来个 32x32 的输入图片，我们的网络就能得到一个输出。 前文也说过，PyTorch中的 Tensor 就是一个多维数组，可以记录梯度。 在梯度反向传播之前，记得把梯度清零。...# 创建优化器 optimizer = optim.SGD(net.parameters(), lr=0.01) # 训练过程中的某一次迭代 optimizer.zero_grad() # 清空梯度缓存...在测试集上，可以看到网络的准确率； 由于这里只运行了一个 epoch，准确率可能不够高，但足以展示神经网络基本训练过程。在实际应用中，我们会运行更多的 epoch 并调整不同的参数来达到更好的性能。

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Pylon框架：在PyTorch中实现带约束的损失函数

用户可以通过编写PyTorch函数来指定约束，Pylon将这些函数编译成可微分的损失函数，使得模型在训练过程中不仅拟合数据，还能满足特定的约束条件。...在Pylon框架中，程序性约束通过PyTorch函数的形式被定义和整合到模型训练中，允许开发者将领域知识直接编码到学习过程中，从而指导和优化模型的学习行为。...在Pylon框架中，通过约束函数（Constraint Function）定义约束条件，它是一种特殊的Python函数，用于表达和实施模型训练过程中的特定约束。...4、可微分：在Pylon框架中，约束函数被编译成可微分的损失函数，这样可以通过标准的梯度下降算法来优化模型参数，以最大化满足约束的概率。...6、灵活性：用户可以利用PyTorch和Python的全部语法灵活性来定义约束，使得表达各种复杂的领域知识成为可能。 Pylon会将其整合到模型的损失函数中，从而在训练过程中强制执行这一规则。

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在PyTorch中使用DistributedDataParallel进行多GPU分布式模型训练

计算的总体速度取决于最慢的连接，因此基于大参数服务器的模型训练作业在实践中效率非常低，将网络GPU利用率推到50%或以下。...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。...请注意，此代码仅适用于在一台多GPU机器上进行训练！同一台机器用于启动作业中的每个流程，因此训练只能利用连接到该特定机器的GPU。...我们的四个训练过程中的每一个都会运行此函数直到完成，然后在完成时退出。...尽管如此，如果你不想花费额外的时间和精力邮箱使用多GPU训练，DataParallel实可以考虑的。

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Pytorch 的损失函数Loss function使用详解

1、损失函数损失函数，又叫目标函数，是编译一个神经网络模型必须的两个要素之一。另一个必不可少的要素是优化器。...损失函数是指用于计算标签值和预测值之间差异的函数，在机器学习过程中，有多种损失函数可供选择，典型的有距离向量，绝对值向量等。...我们先定义两个二维数组，然后用不同的损失函数计算其损失值。...注意这里的 xlabel 和上个交叉熵损失里的不一样，这里是经过 log 运算后的数值。这个损失函数一般也是用在图像识别模型上。...2、其他不常用loss函数作用AdaptiveLogSoftmaxWithLoss用于不平衡类以上这篇Pytorch 的损失函数Loss function使用详解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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人脸识别损失函数的汇总 | Pytorch版本实现

写在前面 这篇文章的重点不在于讲解FR的各种Loss，因为知乎上已经有很多，搜一下就好，本文主要提供了各种Loss的Pytorch实现以及Mnist的可视化实验，一方面让大家借助代码更深刻地理解Loss...的设计，另一方面直观的比较各种Loss的有效性，是否涨点并不是我关注的重点，因为这些Loss的设计理念之一就是增大收敛难度，所以在Mnist这样的简单任务上训练同样的epoch，先进的Loss并不一定能带来点数的提升...中是不对x进行标准化的, # 标准化可以提升性能，也会增加收敛难度，A-softmax本来就很难收敛 cos_theta = F.normalize(input).mm...ArcSoftmax需要更久的训练，这个收敛还不够充分...颜值堪忧，另外ArcSoftmax经常出现类别在特征空间分布不均匀的情况，这个也有点费解，难道在训FR模型的时候先用softmax然后慢慢加margin...SphereFace那种退火的训练方式效果好会不会和这个有关呢... Center Loss 乱入一个欧式距离的细作 公式推导 ? 其中 ?

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深度学习中的损失函数

上一篇介绍了回归任务的常用损失函数，这一次介绍分类任务的常用损失函数 深度学习中的损失函数 一.分类任务 与回归任务不同，分类任务是指标签信息是一个离散值，其表示的是样本对应的类别，一般使用...one-hot的中文释义为独热，热 的位置对应于向量中的1，所以容易理解独热的意思是指向量中只有一个位置为1，而其他位置都为0。...1.交叉熵损失 作为信息论基本概念之一，熵被用来衡量一个系统内信息的复杂度。...上熵的均值 output = tf.reduce_mean(output) 2.铰链损失 Hinge loss最初在SVM中提出，通常用于最大化分类间隔，铰链损失专用于二分类问题，核心思想是着重关注尚未分类的样本...，对于已经能正确分类的样本即预测标签已经是正负1的样本不做惩罚，其loss为0，对于介于-1~1的预测标签才计算损失。

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分布式入门，怎样用PyTorch实现多GPU分布式训练

尽管从执行时间上来看，将模型的不同部分部署在不同设备上确实有好处，但是它通常是出于避免内存限制才使用。具有特别多参数的模型会受益于这种并行策略，因为这类模型需要很高的内存占用，很难适应到单个系统。...PyTorch 需要从源码编译，并且必须与安装在系统中的 Intel MPI 进行链接。我们现在就看一下 torch.distributed 的基本用法，以及如何执行它。...类似，负责接收的对应函数是 dist.recv(z, src=0)，它将张量接收到 z。...其中 D 是一个样本集合（mini-batch），θ 是所有参数的集合，λ 是学习率，Loss(X, y) 是某个损失函数在 D 中所有样本上的均值。...它们现在可以被独立地计算，然后加起来得到原始的梯度，而且没有任何损失/近似。这就是数据并行。下面是整个过程： 将整个数据集分成 R 个等大的数据块（子集）。

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tensorflow中损失函数的用法

1、经典损失函数：分类问题和回归问题是监督学习的两大种类。这一节将分别介绍分类问题和回归问题中使用到的经典损失函数。分类问题希望解决的是将不同的样本分到事先定义到的经典损失函数。...交叉熵刻画了两个概率分布之间的距离，它是分类问题中试用版比较广的一种损失函数。交叉熵是一个信息论中的概念，它原本是用来估计平均编码长度的。...2、自定义损失函数：tensorflow不仅支持经典的损失函数。还可以优化任意的自定义损失函数。下面介绍如何通过自定义损失函数的方法，使得神经网络优化的结果更加接近实际问题的需求。...，下面通过一个简单的神经网络程序来讲解损失函数对模型训练结果的影响。...通过这个样例可以感受到，对于相同的神经网络，不同的损失函数会对训练得到的模型产生重要影响。

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机器学习中的损失函数

总第121篇 前言 在机器学习中，同一个数据集可能训练出多个模型即多个函数（如下图所示，同样的数据集训练出三种不同的函数）,那么我们在众多函数中该选择哪个函数呢？...经验风险与期望风险 模型F(X)关于训练集的平均损失称为经验风险或经验损失（因为训练集是历史数据，是以往的经验的数据，所以称为经验风险），记作Remp。...2.平方损失函数 平方损失就是线性回归中的残差平方和，常用在回归模型中，表示预测值（回归值）与实际值之间的距离的平方和。...3.绝对损失函数 绝对损失与平方损失类似，也主要用在回归模型中，表示预测值与实际值之间的距离。...5.对数损失函数 对数损失函数主要用在逻辑回归中，在逻辑回归模型中其实就是预测某个值分别属于正负样本的概率，而且我们希望预测为正样本的概率越高越好。

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工业应用中如何选取合适的损失函数（MAE、MSE、Huber）-Pytorch版

对比不同损失函数的优缺点及相关pytorch代码。...最近在学习pytorch的时候，参考了很多说明文档和优秀贴文，总结了如何针对应用场景选择合适损失函数、对比不同损失函数的优缺点及相关pytorch代码，用作学习记录，方便自己回顾。...内容包括： 基础知识（损失函数、训练目标、训练方法、pytorch） 回归模型损失函数 (MSE、MAE、Huber损失函数的优缺点，总结应用情形） 分类模型损失函数 (熵、最大似然) 一、基础知识...一文看懂各种神经网络优化算法 一般的损失函数的都是直接计算 batch 的数据，因此返回的 loss 结果都是维度为 batch_size的向量, 值得注意的是, pytorch中很多的损失函数都有...缺点：MAE训练中梯度始终很大，且在0点连续但不可导，这意味着即使对于小的损失值，其梯度也是大的。

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