Pytorch多GPU问题 - 腾讯云开发者社区

Pytorch多GPU训练 1. torch.nn.DataParallel torch.nn.DataParallel()这个主要适用于单机多卡。...例如要使用物理上第0,3号GPU只要在程序中设定如下： os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '0,3' **注意：**如上限定物理GPU后，程序实际上的编号默认为device_ids...batch_size设定 batch——size的大小应该大于所使用的GPU的数量。还应当是GPU个数的整数倍，这样划分出来的每一块都会有相同的样本数量。...关于此的讨论： https://github.com/pytorch/pytorch/issues/9811 ---- torch.nn.DataParallel(module, device_ids=...Reference: OPTIONAL: DATA PARALLELISM PyTorch官方中文 pytorch 多 gpu 并行训练 https://blog.csdn.net/qq_34243930

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PyTorch多GPU并行训练方法及问题整理

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个数, 例如我要使用第...我一般都是在程序开始的时候就设定好这个参数, 之后如何将模型加载到多GPU上面呢?...='nccl', init_method='tcp://localhost:23456', rank=0, world_size=1) 第一个参数是pytorch支持的通讯后端, 后面会继续介绍, 但是这里单机多卡..., 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...一定要注意的是, 只能修改rank的值, 其他的值一律不得修改, 否则程序就卡死了初始化到这里也就结束了. 2.2.数据的处理-DataLoader 其实数据的处理和正常的代码的数据处理非常类似, 但是因为多机多卡涉及到了效率问题

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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...当然这仅仅是猜测，博主还没有仔细研究这个问题，待有结论时会在这里进行更新。...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...，并不能够在多机多卡的环境下使用，所以本文将介绍DistributedDataParallel，DDP 基于使用多进程而不是使用多线程的 DP，并且存在 GIL 争用问题，并且可以扩充到多机多卡的环境，...所以他是分布式多GPU训练的首选。...这里使用的版本为：python 3.8、pytorch 1.11、CUDA 11.4 如上图所示，每个 GPU 将复制模型并根据可用 GPU 的数量分配数据样本的子集。...总结以上就是PyTorch的DistributedDataParallel的基本知识，DistributedDataParallel既可单机多卡又可多机多卡。

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Pytorch多GPU的计算和Sync BatchNorm

上述只是对单个GPU的使用方法，对于多个GPU，pytorch也提供了封装好的接口——DataParallel,只需要将model 对象放入容器中即可：model = Model(input_size,...上执行了forward，并且每个GPU上的batch size都只有原来的一半，所以DataParallel将输入数据平分到了每个GPU上，从而实现并行计算。...进一步了解 DataParallel上述文字来自官方文档，在forward阶段，当前GPU上的module会被复制到其他GPU上，输入数据则会被切分，分别传到不同的GPU上进行计算；在backward阶段...，每个GPU上的梯度会被求和并传回当前GPU上，并更新参数。...因为数据会被均分到不同的GPU上，所以要求batch_size大于GPU的数量。

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PyTorch 如何使用GPU

如何实现后向传播 (4)---- 具体算法 [源码解析] PyTorch 分布式(1)------历史和概述 0x01 问题在 DataParallel 进行前向传播之前，需要在GPU之上分散数据，...这回答了我们的第二个问题：如何在 CPU 之上调用 GPU 操作？ 0x04 在GPU/CPU之间切换我们接下来分析如何在GPU/CPU之间切换。...所以我们需要有一个机制来解决这个问题，这个机制不仅仅是一个if语句这么简单，而是PyTorch内部一个非常重要的抽象，而且它必须在尽可能不降低PyTorch性能的情况下做到这一点。...这就解答了我们第三个问题：如何在 CPU，GPU 操作之间无缝切换？关于第四个问题：是否需要把损失函数移动到 GPU 之上？.../advanced/dispatcher.html GPU多卡并行训练总结（以pytorch为例）当代研究生应当掌握的并行训练方法（单机多卡）分布式训练从入门到放弃再谈PyTorch的初始化（上）

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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...当处理高分辨率图像或占用大量内存的其他类型的数据时，假设目前大多数大型 DNN 模型的训练都是在 GPU 上完成的，根据可用 GPU 的内存，拟合小批量大小可能会出现问题。...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。...这个过程存在一些问题和低效率：数据-从主 GPU 传递，然后在其他 GPU 之间分配。...os.environ["LOCAL_RANK"]) torch.cuda.set_device(device) 然后，我们需要将模型包装在 DistributedDataParallel 中，以支持多

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

为了解决这些问题，从业者越来越多地转向分布式训练。分布式训练是使用多个GPU和/或多个机器训练深度学习模型的技术。...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。...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。.../pytorch-handbook),这本pytorch的中文手册已经在github上获取了12000+的star是一本非常详细的pytorch入门教程和查询手册，如果是想深入的学习，赶紧关注这个项目吧

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anaconda安装gpu版pytorch

在安装pytorch环境时，发现好多教程都介绍从官网获取下载代码，然后在conda环境中输入在线下载，我在这样尝试时，总是因外网下载太慢timeout而下载中断。

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Keras多GPU训练

Keras 2.X版本后可以很方便的支持使用多GPU进行训练了，使用多GPU可以提高我们的训练过程，比如加速和解决内存不足问题。多GPU其实分为两种使用情况：数据并行和设备并行。...这里就给出数据并行的多GPU训练示例： from keras.utils.training_utils import multi_gpu_model #导入keras多GPU函数 model =...Originally defined at: 我使用单GPU训练的时候没有问题，改成多GPU后出现这个问题。这个问题好解决，将Tensorflow升级到1.4即可。.../cifar10_resnet_ckpt.h5', monitor='val_acc', verbose=1, save_best_only=True) # 解决多GPU运行下保存模型报错的问题其余的不变...还有其他的改法可以参考这篇博客：[Keras] 使用多 gpu 并行训练并使用 ModelCheckpoint() 可能遇到的问题，思路都是一样的，只是改法不同。这样就能够成功使用多GPU训练啦。

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【踩坑】PyTorch中指定GPU不生效和GPU编号不一致问题

指定GPU不生效问题解释：就是使用os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "1"后，后面使用起来仍然是cuda0....解决：在最开头就使用 import os os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0,2" # xxxxxx其它代码不过需要注意的是，这样设置之后，GPU的编号会变...GPU编号不一致问题解释：torch.device("cuda:0")所选择的GPU跟nvidia-smi中的GPU编号不一样解决：指定编号方式 import os os.environ["CUDA_DEVICE_ORDER

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【踩坑】PyTorch中指定GPU不生效和GPU编号不一致问题

转载请注明出处：小锋学长生活大爆炸[xfxuezhang.cn]指定GPU不生效问题解释：就是使用os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "1"后，后面使用起来仍然是cuda0....解决：在最开头就使用import osos.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0,2" # xxxxxx其它代码不过需要注意的是，这样设置之后，GPU的编号会变GPU...编号不一致问题解释：torch.device("cuda:0")所选择的GPU跟nvidia-smi中的GPU编号不一样解决：指定编号方式import osos.environ["CUDA_DEVICE_ORDER

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PyTorch GPU 与虚拟内存

) F:\Pycharm_Projects\yolov5> 看到的不见得就是问题的关键，如果根据这个搜索可能解决不了问题。...free; 892.00 MiB reserved in total by PyTorch) 详细错误信息： (E:\anaconda_dirs\venvs\yolov5-gpu) F:\Pycharm_Projects...) F:\Pycharm_Projects\yolov5> 重启之后，一切问题就解决了。...☆文章版权声明☆ * 网站名称：obaby@mars * 网址：https://h4ck.org.cn/ * 本文标题：《PyTorch GPU 与虚拟内存》 * 本文链接：https://h4ck.org.cn.../2021/09/pytorch-gpu-%e4%b8%8e%e8%99%9a%e6%8b%9f%e5%86%85%e5%ad%98/ * 转载文章请标明文章来源，原文标题以及原文链接。

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pytorch基础知识-GPU加速

GPU加速功能可以将运算切入到显卡中进行，从而提高运算速度。该方法在pytorch 0.3版本以前较麻烦，当时是在代码后面加入.cpu()进行。...在新版本的pytorch中，变为统一设置运算位置的形式。如上段代码中可以加入以下代码来提高运算速度。...首先定义device（设备），再调用.to函数在使用该项功能前首先确认自己电脑有GPU英伟达显卡，且支持CUDA模块，随后确认自己电脑里安装了CUDA，可以使用该代码来查看当前环境是否支持CUDA...= optim.SGD(net.parameters(), lr=1e-3) criteon = nn.CrossEntropyLoss().to(device) # 同样将loss部分的计算转移到GPU...上去同样的，数据部分也可以转移到GPU上去 data, target = data.to(device), target.to(device) 这里要注意同一个数据在CPU和在GPU上建立后是完全不一样的

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软件测试|Pytorch GPU 环境搭建

之前⼀直使⽤ Tensorflow 训练模型，第⼀次训练Pytorch模型的时候，发现速度很慢，仔细观察，发现GPU 内存占⽤为0，基本没有使⽤GPU。...requestedcuda不可⽤报错，现实没有有效的驱动可使⽤测试cuda是否配置正确import torchprint(torch.cuda.is_available())重新安装cuda检测本地GPU...nvidia-smi图片pip3 install torch1.9.0+cu101 torchvision0.10.0+cu101 torchaudio=0.9.0 -fhttps://download.pytorch.org...如果版本不匹配，如上⾯的命令，则会出现错误图片我们打开网站https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html查看所有版本图片"cu101" 表示需要的CUDA.../whl/torch_stable.html终于安装成功，满⼼欢⼼重新测试：图片还是不对，这⼀次报错说我们的 CUDA 驱动版本太低了，⽽是 Pytorch 的版本和 CUDA 不匹配。

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分布式入门，怎样用PyTorch实现多GPU分布式训练

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。...下图应该可以说清楚这个问题。 ? 模型并行 VS 数据并行实际上，在大组织里，为了执行生产质量的深度学习训练算法，数据并行更加流行也更加常用。所以，本教程主要介绍数据并行。...torch.distributed API PyTorch提供了一个非常优雅并且易于使用的 API，作为用 C 语言写的底层 MPI 库的接口。...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。...现在问题来了：我们如何确保独立的更新保持同步？我们看一下更新方程的首次更新： ? 上面的第 2 点和第 4 点保证每个初始权重和梯度都是同步的。显然，它们的线性组合也是同步的（λ 是常数）。

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使用多GPU训练模型

如果使用多GPU训练模型，推荐使用内置fit方法，较为方便，仅需添加2行代码。注：以下代码只能在Colab 上才能正确执行。...在Colab笔记本中：修改->笔记本设置->硬件加速器中选择 GPU 可通过以下colab链接测试效果《tf_多GPU》： https://colab.research.google.com/drive...__version__) from tensorflow.keras import * #此处在colab上使用1个GPU模拟出两个逻辑GPU进行多GPU训练 gpus = tf.config.experimental.list_physical_devices...('GPU') if gpus: # 设置两个逻辑GPU模拟多GPU训练 try: tf.config.experimental.set_virtual_device_configuration...') print(len(gpus), "Physical GPU,", len(logical_gpus), "Logical GPUs") except RuntimeError

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Tensorflow多GPU使用详解

磐创AI 专注分享原创AI技术文章翻译 | fendouai 编辑 | 磐石【磐创AI导读】：本文编译自tensorflow官方网站，详细介绍了Tensorflow中多GPU的使用。...目录：介绍记录设备状态手动分配状态允许GPU内存增长在多GPU系统是使用单个GPU 使用多个 GPU 一．介绍在一个典型的系统中，有多个计算设备。...他们用字符串来表达，例如： •"/cpu:0": 机器的 CPU •"/device:GPU:0": 机器的 GPU 如果你只有一个 •"/device:GPU:1": 机器的第二个 GPU 如果...如果要真正限制 TensorFlow 进程可用的GPU内存量，这非常有用。五．在多GPU系统上使用单个GPU 如果您的系统中有多个GPU，则默认情况下将选择具有最低ID的GPU。...使用多个 GPU 如果您想要在多个 GPU 上运行 TensorFlow ，则可以采用多塔式方式构建模型，其中每个塔都分配有不同的 GPU。

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多 GPU CUDA 压力测试

多 GPU CUDA 压力测试# 1.下载软件 $ wget https://codeload.github.com/wilicc/gpu-burn/zip/master 2.解压缩 $ unzip gpu-burn-master.zip...3.进入目录编译(确保cuda环境变量已经配置成功 nvcc -v能显示结果) $ cd gpu-burn-master make 4.编译成功后,会在当前目录生成 gpu_burn 这个文件 $ gpu_burn...5.默认执行,跑全部GPU卡,空格后面参数为时间,一般快速测试设置100,稳定性测试为500 $ ..../gpu_burn 100 6.可以指定某几张卡跑,比如指定0和1号卡 $ CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1 ..../gpu_burn 100 References# http://wili.cc/blog/gpu-burn.html GPU burn 测试gpu 如何对 Linux 操作系统的 GPU 实例进行压测

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【colab pytorch】查看gpu、cuda、cudnn信息

还是以谷歌的colab为例，查看gpu、cuda、cudnn信息 import torch torch....__version__ '1.4.0' 也就是说colab上自带的pytorch版本是最新的1.4.0版本 torch.version.cuda '10.1' torch.backends.cudnn.version...() cuda是计算平台，cudnn是GPU加速库，cuda和cudnn的版本要对应。

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Pytorch多GPU训练

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