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Pytorch 高效使用GPU的操作

GPU（Graphic Process Units，图形处理器）的众核体系结构包含几千个流处理器，可将矩阵运算并行化执行，大幅缩短计算时间。...使用时直接用model传入torch.nn.DataParallel函数即可，如下代码： #对模型 net = torch.nn.DataParallel(model) 这时，默认所有存在的显卡都会被使用...如果你的电脑有很多显卡，但只想利用其中一部分，如只使用编号为0、1、3、4的四个GPU，那么可以采用以下方式： #假设有4个GPU,其id设置如下 device_ids =[0,1,2,3] #对数据...(model) 其中CUDA_VISIBLE_DEVICES 表示当前可以被Pytorch程序检测到的GPU。...以上这篇Pytorch 高效使用GPU的操作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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用 Pytorch 训练快速神经网络的 9 个技巧

source=post_page Lightning是基于Pytorch的一个光包装器，它可以帮助研究人员自动训练模型，但关键的模型部件还是由研究人员完全控制。...保留计算图 撑爆内存很简单，只要不释放指向计算图形的指针，比如……为记录日志保存loss。...losses = [] ... losses.append(loss) print(f'current loss: ) 上述的问题在于，loss仍然有一个图形副本。...始终输入到设备列表中的第一个设备上。 跨设备传输数据非常昂贵，不到万不得已不要这样做。 优化器和梯度将存储在GPU 0上。因此，GPU 0使用的内存很可能比其他处理器大得多。 9....高级阶段： 在各GPU上初始化一个模型的副本(确保设置好种子，使每个模型初始化到相同的权值，否则操作会失效。) 将数据集分成子集。每个GPU只在自己的子集上训练。

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Pytorch多GPU训练

Pytorch多GPU训练 1. torch.nn.DataParallel torch.nn.DataParallel()这个主要适用于单机多卡。...() labels = labels.cuda() 注意点 注意：nn.DataParallel(model)这句返回的已经不是原始的m了，而是一个DataParallel，原始的m保存在DataParallel...解决方法： 保存模型 保存的时候就取出原始model: torch.save(model.module.state_dict(), path) 或者载入的时候用一个DataParallel载入，再取出原始模型...关于此的讨论： https://github.com/pytorch/pytorch/issues/9811 ---- torch.nn.DataParallel(module, device_ids=...dataparallel只是数据input被分到不同卡上，模型还是只在device0上的.首先各个卡只计算到loss，然后0号卡做loss平均，最后分发到各个卡上求梯度并进行参数更新。

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PyTorch 分布式训练原来可以更高效 | Q推荐

PyTorch 的分布式训练方式主要有 DP (DataParallel)、DDP (Distributed DataParallel)、Horovod 三种，其中 DP 和 DDP 是 PyTorch...1传统 PyTorch 数据并行训练的三种方式 在分布式训练中，训练模型的工作负载被拆分到多个微型处理器上，每个微型处理器都被称为一个工作节点，通过节点并行工作的方式加速模型训练。...DDP 基于多进程的方式实现，一般每个卡一个进程，独立进行梯度计算，不需要 master 节点，每个进程只和上下游两个两个进程进行通信，极大减少了网络阻塞的情况，因此相对而言 DP 而言，它的效率更高。...Horovod 除了 PyTorch 原生的两种分布式训练的方式，Horovod 在业界也非常受到认可。Horovod 是 Uber 于 2017 年发布的一个易于使用的高性能的分布式训练框架。...使用 Horovod 进行多机分布式训练，还存在一个问题，即需要开发者手动配置每台机器的环境并将代码和数据复制进去，对于大规模训练来说，流程非常繁琐。

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使用Pytorch训练解决神经网络的技巧（附代码）

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。...Lightning是基于Pytorch的一个光包装器，它可以帮助研究人员自动训练模型，但关键的模型部件还是由研究人员完全控制。...losses = []...losses.append(loss) print(f'current loss: {torch.mean(losses)'}) 上述的问题在于，loss仍然有一个图形副本。...始终输入到设备列表中的第一个设备上。 跨设备传输数据非常昂贵，不到万不得已不要这样做。 优化器和梯度将存储在GPU 0上。因此，GPU 0使用的内存很可能比其他处理器大得多。 9....高级阶段： 在各GPU上初始化一个模型的副本(确保设置好种子，使每个模型初始化到相同的权值，否则操作会失效)。 将数据集分成子集。每个GPU只在自己的子集上训练。

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DataParallel里为什么会显存不均匀以及如何解决

当然，DP肯定还可以加速训练，常见于大模型的训练中 这里只讲一下DP在pytorch中的原理和相关实现，即DataParallel和DistributedParallel Data Parallel 实现原理...实现就是循环往复一个过程：数据分发，模型复制，各自前向传播，汇聚输出，计算损失，梯度回传，梯度汇聚更新，可以参见下图[2]： pytorch中部分关键源码[3]截取如下： def data_parallel...import torch.nn as nn # device_ids默认所有可使用的设备 # output_device默认cuda:0 net = nn.DataParallel(model, device_ids...那么，解决方案就是让其他GPU的batch size开大点，GPU0维持原状，即不按照默认实现的平分数据 首先我们继承原来的DataParallel（此处参考[5])），这里我们给定第一个GPU的bs就可以...，一个进程可以有很多个线程）重新复制模型，因而速度慢 参考资料 [1] Pytorch中多GPU并行计算教程: https://blog.csdn.net/qq_37541097/article/details

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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。...：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...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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【注意力机制】transformers序列化实践

你需要保存三种文件类型才能重新加载经过微调的模型： 模型本身应该是PyTorch序列化保存的模型(https://pytorch.org/docs/stable/notes/serialization.html...如果使用这些默认文件名保存模型，则可以使用from_pretrained()方法重新加载模型和tokenizer。 这是保存模型，配置和配置文件的推荐方法。.../models/" # 步骤1：保存一个经过微调的模型、配置和词汇表 #如果我们有一个分布式模型，只保存封装的模型 #它包装在PyTorch DistributedDataParallel或DataParallel...中 model_to_save = model.module if hasattr(model, 'module') else model #如果使用预定义的名称保存，则可以使用`from_pretrained.../models/my_own_vocab_file.bin" # 步骤1：保存一个经过微调的模型、配置和词汇表 #如果我们有一个分布式模型，只保存封装的模型 #它包装在PyTorch DistributedDataParallel

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Pytorch 多卡并行训练

简介 Pytorch 支持两种多卡并行训练的方案，DataParallel 和 DistributedDataParallel 主要区别在于 DataParallel 为单一进程控制多个显卡，配置简单但显卡资源利用率不够高...，DistributedDataParallel 相对复杂，胜在高效 将单卡训练的 Pytorch 流程修改为多卡并行需要对代码中的关键节点进行调整，Github 上有一个仓库做了很优质的 demo...DataParallel 使用起来非常方便，我们只需要用 DataParallel 包装模型，再设置一些参数即可。...也就是说操作系统会为每个GPU创建一个进程,从而避免了Python解释器GIL带来的性能开销。而DataParallel()是通过单进程控制多线程来实现的。...解决方案 仅保存 module 的部分 torch.save(m.module.state_dict(), path) 加载时仍使用 DP m=nn.DataParallel(Resnet18()

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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...这个 BalancedDataParallel 类使用起来和 DataParallel 类似, 下面是一个示例代码: my_net = MyNet() my_net = BalancedDataParallel...的官网建议使用DistributedDataParallel来代替DataParallel, 据说是因为DistributedDataParallel比DataParallel运行的更快, 然后显存分屏的更加均衡...其实如果是使用单机多卡的情况下, 根据pytorch的官方代码distributeddataparallel, 是直接可以使用下面的代码的: torch.distributed.init_process_group..., 直到整组(也就是所有节点的所有GPU)到达这个函数的时候, 才会执行后面的代码, 看上面的代码, 可以看到, 在保存模型的时候, 是只找rank为0的点保存模型, 然后在加载模型的时候, 首先得让所有的节点同步一下

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9个技巧让你的PyTorch模型训练变得飞快！

不要让你的神经网络变成这样 让我们面对现实吧，你的模型可能还停留在石器时代。我敢打赌你仍然使用32位精度或GASP甚至只在一个GPU上训练。...你可以在Pytorch的库Pytorch- lightning中找到我在这里讨论的每一个优化。Lightning是在Pytorch之上的一个封装，它可以自动训练，同时让研究人员完全控制关键的模型组件。...每台机器上的每个GPU都有一个模型的副本。每台机器获得数据的一部分，并且只在那部分上训练。每台机器都能同步梯度。 如果你已经做到了这一步，那么你现在可以在几分钟内训练Imagenet了！...在单个节点上多GPU更快的训练 事实证明，distributedDataParallel比DataParallel快得多，因为它只执行梯度同步的通信。...所以，一个好的hack是使用distributedDataParallel替换DataParallel，即使是在单机上进行训练。

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PyTorch 1.0 中文官方教程：可选：数据并行处理

在这个教程里，我们将学习如何使用数据并行（DataParallel）来使用多GPU。...PyTorch非常容易的就可以使用GPU，可以用如下方式把一个模型放到GPU上： device = torch.device("cuda：0") model.to(device) 然后可以复制所有的张量到...我们需要把它赋值给一个新的张量并在GPU上使用这个张量。 在多GPU上执行前向和反向传播是自然而然的事。然而，PyTorch默认将只是用一个GPU。...你可以使用DataParallel让模型并行运行来轻易的让你的操作在多个GPU上运行。...model = nn.DataParallel(model) 这是这篇教程背后的核心，我们接下来将更详细的介绍它。 导入和参数 导入PyTorch模块和定义参数。 阅读全文／改进本文

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Pytorch中的分布式神经网络训练

积累梯度 使用nn.DataParallel 使用nn.DistributedDataParallel 积累梯度 在GPU之间拆分批次的最简单方法是累积梯度。...使用nn.DataParallel 如果您可以访问多个GPU，则将不同的批处理拆分分配给不同的GPU，在不同的GPU上进行梯度计算，然后累积梯度以执行梯度下降是很有意义的。 ?...在PyTorch中，只需要一行就可以使用nn.DataParallel进行分布式训练。该模型只需要包装在nn.DataParallel中。...缺点：nn.DataParallel使用单进程多线程方法在不同的GPU上训练相同的模型。它将主进程保留在一个GPU上，并在其他GPU上运行不同的线程。...此外，如果要使用多节点设置，则必须在选择启动实用程序时选择一个节点作为主节点，并提供master_addr参数，如下所示。

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加速 PyTorch 模型训练的 9 个技巧

导读 一个step by step的指南，非常的实用。 不要让你的神经网络变成这样 让我们面对现实吧，你的模型可能还停留在石器时代。我敢打赌你仍然使用32位精度或GASP甚至只在一个GPU上训练。...Lightning是在Pytorch之上的一个封装，它可以自动训练，同时让研究人员完全控制关键的模型组件。Lightning 使用最新的最佳实践，并将你可能出错的地方最小化。...多节点GPU训练 每台机器上的每个GPU都有一个模型的副本。每台机器获得数据的一部分，并且只在那部分上训练。每台机器都能同步梯度。...在单个节点上多GPU更快的训练 事实证明，distributedDataParallel比DataParallel快得多，因为它只执行梯度同步的通信。...所以，一个好的hack是使用distributedDataParallel替换DataParallel，即使是在单机上进行训练。

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当代研究生应当掌握的并行训练方法（单机多卡）

Take-Away 笔者使用 PyTorch 编写了不同加速库在 ImageNet 上的使用示例（单机多卡）。...测试结果发现 Apex 的加速效果最好，但与 Horovod/Distributed 差别不大，平时可以直接使用内置的 Distributed。Dataparallel 较慢，不推荐使用。...简单方便的 nn.DataParallel DataParallel 可以帮助我们（使用单进程控）将模型和数据加载到多个 GPU 中，控制数据在 GPU 之间的流动，协同不同 GPU 上的模型进行并行训练...DataParallel 使用起来非常方便，我们只需要用 DataParallel 包装模型，再设置一些参数即可。...，为了同步各进程的计算进度，我们在 reduce 之前插入了一个同步 API torch.distributed.barrier()。

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GPU捉襟见肘还想训练大批量模型？谁说不可以

在多 GPU 服务器上训练 PyTorch 模型的首选策略是使用 torch.nn.DataParallel。...DataParallel 非常容易使用，我们只需添加一行来封装模型： 但是，DataParallel 有一个问题：GPU 使用不均衡。 在一些设置下，GPU-1 会比其他 GPU 使用率高得多。...下图很好地解释了 DataParallel 的行为： ? 使用 torch.nn.DataParallel 的前向和后向传播。 在前向传播的第四步（右上），所有并行计算的结果都聚集在 GPU-1 上。...幸而，张航开源了一个名为 PyTorch-Encoding 的 PyTorch 包，它包含了这些定制的并行化功能。...最简单的选择是使用 PyTorch 的 DistributedDataParallel，它几乎可以说是以上讨论的 DataParallel 的直接替代元件。

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神器：多卡同步的Batch Normalization

Foreword 使用多GPU卡训练的情况下Batch Normalization（BN）可能会带来很多问题，目前在很多深度学习框架如 Caffe、MXNet、TensorFlow 和 PyTorch...多卡情况下的BN（非同步） 这里再提一点，如果使用pytorch的torch.nn.DataParallel，由于数据被可使用的GPU卡分割（通常是均分），因此每张卡上 BN 层的batch size（...介绍nn.DataParallel的前向反馈 熟悉 pytorch 的朋友们应该知道，在进行GPU多卡训练的场景中，通常会使用nn.DataParallel来包装网络模型，它会将模型在每张卡上面都复制一份...这里我自定义了一个类继承nn.DataParallel，用它来包装SyncBN，并且重载了nn.DataParallel的部分操作，因此需要先简单说明下nn.DataParallel的前向反馈涉及到的一些操作...重载nn.DataParallel.replicate方法 在这里，可以设计一个继承nn.DataParallel的子类DataParallelWithCallBack，重载了replicate方法，子类的该方法先是调用父类的

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第一个只出现一次的字符(使用hashmap和使用位图)

题目描述 在一个字符串(0<=字符串长度<=10000，全部由字母组成)中找到第一个只出现一次的字符,并返回它的位置, 如果没有则返回 -1（需要区分大小写）....tpId=13&tqId=11187&tPage=2&rp=2&ru=/ta/coding-interviews&qru=/ta/coding-interviews/question-ranking 使用...str.charAt(i)) == 1) { return i; } } return -1; } } 使用位图方法...： 关于位图基本理解可以随便上网搜，比如https://blog.csdn.net/yangquanhui1991/article/details/52172340这一篇，或者找其他的也行。...也可以查看BitSet源码，源码的<<循环移位很巧妙，不用求余运算，不过只是处理数据是否存在，而不是处理存在了一次或者多次的，所以不能直接用BitSet。

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