选自 | Medium 作者 | Aakash N S 参与| Panda 本文是该系列的第四篇，将介绍如何在 GPU 上使用 PyTorch 训练深度神经网络。...你可以在 Kaggle kernels 或 Google Colab 上免费使用 GPU，也可以租用 Google Cloud Platform、Amazon Web Services 或 Paperspace...我们定义一个辅助函数，以便在有 GPU 时选择 GPU 为目标设备，否则就默认选择 CPU。 接下来，我们定义一个可将数据移动到所选设备的函数。...在我们训练模型之前，我们需要确保数据和模型参数（权重和偏置）都在同一设备上（CPU 或 GPU）。我们可以复用 to_device 函数来将模型参数移至正确的设备。...比较在 CPU 和 GPU 上的训练时间。你看到存在显著差异吗？数据集的大小和模型的大小（权重和参数的数量）对其有何影响？
本文是该系列的第四篇，将介绍如何在 GPU 上使用 PyTorch 训练深度神经网络。...你可以在 Kaggle kernels 或 Google Colab 上免费使用 GPU，也可以租用 Google Cloud Platform、Amazon Web Services 或 Paperspace...我们定义一个辅助函数，以便在有 GPU 时选择 GPU 为目标设备，否则就默认选择 CPU。 ? 接下来，我们定义一个可将数据移动到所选设备的函数。 ?...在我们训练模型之前，我们需要确保数据和模型参数（权重和偏置）都在同一设备上（CPU 或 GPU）。我们可以复用 to_device 函数来将模型参数移至正确的设备。 ?...比较在 CPU 和 GPU 上的训练时间。你看到存在显著差异吗？数据集的大小和模型的大小（权重和参数的数量）对其有何影响？
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。...通过执行这些操作，在计算过程中所需的内存从7减少到3。 在没有梯度检查点的情况下，使用PyTorch训练分类模型 我们将使用PyTorch构建一个分类模型，并在不使用梯度检查点的情况下训练它。...使用梯度检查点进行训练，如果你在notebook上执行所有的代码。
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。...Github： https://github.com/microsoft/DirectML/ 参考： https://devblogs.microsoft.com/windowsai/introducing-pytorch-directml-train-your-machine-learning-models-on-any-gpu
后来谷歌在 Colab 上启用了免费的 Tesla K80 GPU，配备 12GB 内存，且速度稍有增加，为 8.73 TFlops。...激活 TPU 静态输入 Batch Size 在 CPU 和 GPU 上运行的输入管道大多没有静态形状的要求，而在 XLA/TPU 环境中，则对静态形状和 batch size 有要求。...只有八个核心全部工作，TPU 才算被充分利用。为通过向量化充分提高训练速度，我们可以选择比在单个 GPU 上训练相同模型时更大的 batch size。...请注意，模型在一个带有 batch_size 参数的函数中构建，这样方便我们再回来为 CPU 或 GPU 上的推理运行创建另一个模型，该模型采用可变的输入 batch size。...在 CPU 上执行推理 一旦我们获得模型权重，就可以像往常一样加载它，并在 CPU 或 GPU 等其他设备上执行预测。
很多计算只能在 CPU 上进行，然后迁移到 GPU 进行后续的训练工作，因此迁移中如果速度太慢，则会拖累整个模型的训练效率。...以上事例说明，如果能够做好 CPU 和 GPU 之间的迁移，则可以帮助开发者更好地优化机器学习模型，使 CPU、GPU 等硬件更好地完成自己的工作。...为了解决这个问题，他发现在 CPU 上托管一些此类嵌入有助于在 GPU 上保存它们。嵌入系统采用稀疏训练，只有一部分参数参与前馈/更新操作，剩余参数处于闲置状态。...因为嵌入变量包含的所有嵌入在每一部上都有更新，你可以在初始化期间将 sparse=False。 效果 这一部分记录了 Cupy/PyTorch 张量和 PyTorch 变量之间的数据迁移速度。...在同样情况下，将数据从 PyTorch CUDA 张量传递到 CUDA PyTorch 嵌入变量上是要比 SpeedTorch 更快的，但对于所有其他的传输类型，SpeedTorch 更快。
我将向您展示如何使用Google Colab，这是Google为AI开发人员提供的免费云服务。使用Colab，您可以免费在GPU上开发深度学习应用程序。 感谢KDnuggets！...在KDnuggets上阅读此内容。 ? image.png 什么是Google Colab？ 谷歌Colab是一个免费的云服务，现在它支持免费的GPU！...开发利用流行的库如深学习应用Keras，TensorFlow，PyTorch，和OpenCV的。 将Colab与其他免费云服务区分开来的最重要特征是：Colab提供GPU并且完全免费。...GPU工作吗？ 要查看您当前是否在Colab中使用GPU，可以运行以下代码以进行交叉检查： import tensorflow as tf tf.test.gpu_device_name() ?...你可以在LinkedIn上找到我。 最后一点 此博客文章将不断更新。
想象一下，使用GPU能够在十几分钟或者几个小时内，获得所训练网络的反馈信息，而使用CPU则要花费数天或者数周的时间，GPU简直是棒呆了。...cat/proc/cpuinfo，分别用于查看GPU和CPU的信息。即使你想用GPU来训练模型，CPU也是不必可少的，因此了解CPU的信息是必不可少的。...TPU和GPU类似，但是比GPU更快。TPU是谷歌自行开发的一款芯片，但不幸的是，尽管Colab意在整合PyTotch和TPU，但TPU对PyTorch的支持仍不太友好。...如果使用TensorFlow进行编程，而不是使用FastAI/Pytorch编程，那么在Colab上使用TPU可要比在Kaggle上使用GPU快多了。 缺点 部分用户在Colab中的共享内存较小。...例如，如果我们要运行一个密集的PyTorch项目，并且期望提高精度，那么在Kaggle上开发可能更加适合。 如果我们希望更加灵活的调整batch size 的大小，Colab可能更加适用。
本文我使用图像和 NLP 分类任务，比较了在 SageMaker Studio Lab 和 Colab、Colab Pro 以及 Kaggle 上训练神经网络的效果。...与 Colab 和 Kaggle 的比较 与 Colab 和 Kaggle 一样，Studio Lab 提供 CPU 和 GPU 实例：运行时间为 12 小时的 T3.xlarge CPU 实例和运行时间为...在我的测试中，SageMaker Studio Lab 的 JupyterLab 的行为与在自己系统上正常安装 JupyterLab 完全相同。...奇怪的是，Colab Pro High RAM 实例的训练速度比普通 Colab Pro 实例慢，尽管前者有更多的 CPU 核和 CPU RAM 以及相同的 GPU。然而，它们之间的差异并不大。...特别是对于一直在 K80 上使用免费 Colab 和训练模型的用户来说，SageMaker Studio Lab 将给你全面的升级体验。
如果查看以下测试代码的正常输出，Colab 会为「TPU 运行时」分配 CPU 和 TPU，其中分配的 TPU 工作站有八个核心，因此在后面配置的 TPU 策略会选择 8 条并行 shards。...虽然代码不太一样，但直觉上它的计算量应该和上面的代码相同，因此大致上能判断 Colab 提供的 GPU、TPU 速度对比。...根据文档所示，TPUEstimator 类继承自 Estimator 类，因此它不仅支持在 TPU 上运算，同时还支持 CPU 和 GPU 的运算。...如下所示，keras_to_tpu_model 方法需要输入正常 Keras 模型及其在 TPU 上的分布式策略，这可以视为「TPU 版」的模型。...机器之心只是简单地试用了 Colab 免费 TPU，还有很多特性有待读者的测试，例如支持 TPU 的 PyTorch 1.0 或循环神经网络在 TPU 上的性能等。 ?
近日，来自韩国庆熙大学的 Tae Hwan Jung 在 Github 上创建了这样一个项目：「nlp-tutorial」。...据作者介绍，他的运行是在谷歌 Colab 上使用 GPU 跑的，这样就免除了不同机器的环境配置问题。因此如果你想测试一下他的代码能不能正常运行，只需要直接将代码复制粘贴到 Colab 即可。...而对于想在本地运行代码的同学，环境配置也非常简单，基本上所有代码都只依赖 Tensorflow 1.12.0+ 和 Pytorch 0.4.1+两个库，Python 也是常见的 3.5。...总的而言，模型先利用双向 LSTM 抽取输入词嵌入序列的特征，再使用注意力机制选择不同时间步上比较重要的信息，最后用这些信息判断输入句子的情感倾向。...、最优化器和训练过程等模块的定义，感兴趣的读者可以在 Colab 上跑一跑。
GPU的型号正是Tesla K80，可以在上面轻松地跑Keras、Tensorflow、Pytorch等框架；最近新增加的TPU是英伟达T4，可以在更广阔的天地大有作为了。...Colab官网： https://colab.research.google.com 预备工作 首先我们需要在Google Drive上新建一个文件夹： 然后从下拉菜单里直接进入Colab即可。...例如下载并解压Udacity的花朵数据： 创建/打开一个笔记本 在Colab里创建/打开笔记本很简单，直接点击新建/打开即可： 创建的时候会提示你选择GPU或者TPU。...() 如果返回结果中没有GPU或者TPU字样只有CPU字样，那么说明没有使用到二者。...免费用GPU 在笔记本设置中，确保硬件加速选择了GPU。
内容导读 PyTorch Profiler v1.9 现已发布，本版本旨在为用户提供全新工具，让用户无论是在一台还是多台机器上，都可以更轻松地诊断和修复机器学习性能问题。...Profiler v1.9 的改进主要针对在运行时和/或内存上能耗最严重的执行步骤，同事将 GPU 和 CPU 之间的工作负载分配进行可视化。...时间轴上的 GPU 指标 利用该功能，你可以在一个或多个 GPU 利用不充分时，轻松调试性能问题。...常见原因如下： * 内核中的并行性不足，即批尺寸过小 * 在一个循环中调用小内核，即启动 overhead 没被摊销 * CPU 或 I/O 瓶颈导致工作内容不足，GPU 利用率低 在概览页面中，性能建议部分是一些可以提高...GPU 利用率：在 Profiler 中，当 GPU 引擎执行一个工作负载时会出现一个步骤间隔时间 (step interval time)。利用率百分比越高越好。
如果你在多个GPU上运行Transformer，你应该也尝试在单个GPU上运行，并比较查看是否真的有加速。...TensorFlow和PyTorch对AMD GPU有一些支持，所有主要网络都可以在AMD GPU上运行，但如果你想开发新网络，可能会遗漏一些细节，这可能会阻止你实现你需要的东西。...尽管仍在试验中，但PyTorch现在也支持TPU了，这将有助于加强TPU社区和生态系统。 TPU仍然存在一些各种各样的问题，例如，2018年2月的一份报告称，当使用LSTM时TPUv2没有收敛。...如果你的资金不足，云计算实例也可能是一个很好的解决方案：在CPU上进行原型设计，然后在GPU / TPU实例上实验，以便快速进行训练。...这不是最好的工作流程，因为在CPU上做原型设计十分痛苦，但它可以是一个具有高性价比的替代方案。
接下来就从 AIPC 硬件规格、安装工作环境、旋转对象侦测及在不同硬件运行效能分析比较等方面帮大家做一个完整的介绍。...这里要指定推论装置「device=“cpu”」，主要是要验证PyTorch在未优化前在CPU上推论效能。推论完成会顺便把耗时显示出来。...若在Colab上，只能选'CPU'，即Xeon。.../iGPU进行比较，其中AUTO执行时自动采用iGPU为主，NPU部份在此范例无法正常运行，故不列出。...在纯CPU下运行FP32模型时，OpenVINO速度比PyTorch快约8倍 FP32 模型经OpenVINO INT8量化及NNCF模型压缩后推论速度可提升2至3倍。
振奋人心的消息，在Reddit上获得了400+热度。 ? 有人说，这个工具可以解决Colab的许多问题，先举一个例子： Colab每次关掉都要重新把所有东西装一遍，但Notebook可以一直用的。...· 有多种GPU和CPU可以用来部署。 · 支持多实例部署，可以自动平衡负载。 · 每个部署，都有自己专用的安全端点URL。...如果用Colab，每次打开Notebook都要把所有东西重装一次。 三是Colab的实例可能跑着跑着就关了，之前的工作就丢了。而Gradient可以保证跑完整个session。...另外，Gradient支持在同一环境里添加更多存储，添加高端专用GPU。训练一个复杂的模型，比如要训练一两天、数据集有1TB的那种，也完全可以。...关上Colab是史上最烦的事情了。(@kindnesd99) 如果一个目录下面的文件太多，Colab很容易超时，对图像工作太不友好了。
在进行机器学习项目时，特别是在处理深度学习和神经网络时，最好使用GPU而不是CPU来处理，因为在神经网络方面，即使是一个非常基本的GPU也会胜过CPU。 但是你应该买哪种GPU呢?...TensorFlow和PyTorch等工具中（比如目前PyTorch的AMD GPU的支持还只能在Linux上使用）。...CUDA 11 -数字可能会改变，但这是指安装的软件/驱动程序，以允许显卡正常的工作。 NV会定期发布新版本，它可以像任何其他软件一样安装和更新。...所以在选择2手卡时一定要看清楚是否支持最新版本的驱动和CUDA，这是最重要的。 高端游戏卡 VS 工作站/服务器卡 老黄基本上把卡分成了两部分。消费类显卡和工作站/服务器的显卡(即专业显卡)。...在写本文时，通过Colab可以获得以下GPU: 在前面也提到了，K80有24GB的RAM和4992个CUDA核心，它基本上是两个K40卡连在一起。
研究人员和机器学习工程师可以在本地 Jupyter 的服务器、云平台多节点 GPU 集群以及边缘智能设备高效运行 PyTorch。 但是在我看来，PyTorch 有一个明显的缺点：它存储模型的方式。...pip install -f https://download.pytorch.org/whl/test/cpu/torch_test.html torch 打包模型 我们使用torch.package...这个预训练的模型可以在 Torch Hub 上找到。...('facebookresearch/pytorch_GAN_zoo:hub', 'DCGAN', pretrained=True, useGPU=use_gpu 接下来我们可以测试一下使用这个DCGAN...我们将使用 PackageExporter 来创建一个存档文件，这个存档就包含了在另一台机器上运行模型所需的所有东西： from torch import package path = "/tmp/
在进行机器学习项目时，特别是在处理深度学习和神经网络时，最好使用GPU而不是CPU来处理，因为在神经网络方面，即使是一个非常基本的GPU也会胜过CPU。 但是你应该买哪种GPU呢?...TensorFlow和PyTorch等工具中（比如目前PyTorch的AMD GPU的支持还只能在Linux上使用）。...CUDA 11 -数字可能会改变，但这是指安装的软件/驱动程序，以允许显卡正常的工作。NV会定期发布新版本，它可以像任何其他软件一样安装和更新。...在写本文时，通过Colab可以获得以下GPU: 在前面也提到了，K80有24GB的RAM和4992个CUDA核心，它基本上是两个K40卡连在一起。...这意味着当你在Colab中使用K80时，你实际上可以访问一半的卡，所以也就是只有12GB和2496个CUDA内核。
语义分割（semantic segmentation） : 就是按照“语义”给图像上目标类别中的每一点打一个标签，使得不同种类的东西在图像上被区分开来。...最佳的开发环境为Linux，因为在公司的日常工作，基本都是使用Linux云服务器进行模型开发的工作，提前适应Linux操作系统还是有好处的。...但可能由于条件限制，实验室没有配备GPU服务器，还想学习深度学习相关的知识，有三种方法： 1、免费云服务器Google Colab 勉强可以一用的是Google Colab，它是一个Google提供的免费...配置好后，在cmd中运行conda -V没有报错，有版本信息输出，说明配置成功。 3、cuDNN和Pytorch安装 cuDNN是用于深度神经网络的GPU加速库。它强调性能、易用性和低内存开销。...CUDA版本查看方法，在命令行中输入nvidia-smi： 确定好版本后，就可以通过Pytorch官网提供的指令安装GPU版本的Pytorch了。 至此，基础的环境搭建已经完成，恭喜。
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