数据并行有三种情况前向过程device_ids=[0, 1, 2]model = model.cuda(device_ids[0])model = nn.DataParallel(model, device_ids...optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=learning_rate, momentum=0.9, weight_decay=0.001)optimizer = nn.DataParallel
现batch_size = 原batch_size * num_GPUs 加载模型 model = nn.DataParallel(model) model = model.cuda() 当然直接指定device_ids...device_ids=[0, 1, 2]) model = model.cuda() 加载数据 inputs = inputs.cuda() labels = labels.cuda() 注意点 注意：nn.DataParallel...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： model = nn.DataParallel...(Resnet18()) model.load_state_dict(torch.load(path)) model = model.module 优化器 在训练过程中，你的优化器同样可以使用nn.DataParallel...，如下两行代码： optimizer = torch.optim.SGD(net.parameters(), lr=lr) optimizer = nn.DataParallel(optimizer,
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。...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。...但是，设置DistributedDataParallel管道比nn.DataParallel更复杂，需要执行以下步骤（但不一定按此顺序）。...要在GPU上拆分批次，请使用累积梯度nn.DataParallel或nn.DistributedDataParallel。 为了快速进行原型制作，可以首选nn.DataParallel。
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...nn.DataParallel的使用，其中DEV_IDS是可用的各GPU卡的id，模型会被复制到这些id对应的各个GPU上，DEV是主卡，最终反向传播的梯度会被汇聚到主卡统一计算。...先来看看nn.DataParallel的前向反馈方法的源码： nn.DataParallel.forward 其中，主要涉及调用了以下4个方法： (1) scatter：将输入数据及参数均分到每张卡上...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
return model 补充知识：Pytorch：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..."cuda:0" if t.cuda.is_available() else "cpu") # 只能单GPU运行 net = LeNet() if len(gpu_ids) 1: net = nn.DataParallel...t.device(“cuda:0” if t.cuda.is_available() else “cpu”) # 只能单GPU运行 net = LeNet().to(device) 由于多GPU训练使用了 nn.DataParallel
model = nn.DataParallel(model) # Runs model on all available GPUs 运行多 GPU 最简单的方法就是将模型封装在 nn.DataParallel...在正向推导结束时，nn.DataParallel 将收集主 GPU 上所有的 GPU 输出，来通过输出反向运行，并完成梯度更新。...nn.DataParallel 将批处理均匀地分配到多个 GPU。假设你有 4 个 GPU，批处理总大小为 32；然后，每个 GPU 将获得包含 8 个样本的块。...对于这种不均衡的 GPU 使用率，有两种解决方案： 在训练期间继续在前向推导内使用 nn.DataParallel 计算损耗。在这种情况下。...另外值得一提的是，你也可以用 nn.DataParallel 和 nn.DistributedDataParallel 来进行推断。
如果使用torch.nn.DataParallel： 此时只有一个进程，而不同GPU上是各自的线程跑forward过程的，所以下面操作时无效的： model = MyModel() dp_model = nn.DataParallel...def forward(self, input): with autocast(): ... model = MyModel() dp_model = nn.DataParallel
采用nn.DataParallel并发机制，环境有2个GPU。当然，数据量很小，按理不宜用nn.DataParallel，这里只是为了说明使用方法。...torch.cuda.device_count(), "GPUs") # dim = 0 [64, xxx] - [32, ...], [32, ...] on 2GPUs model = nn.DataParallel...单机多GPU也可使用DistributedParallel，它多用于分布式训练，但也可以用在单机多GPU的训练，配置比使用nn.DataParallel稍微麻烦一点，但是训练速度和效果更好一点。
DataParallel 会自动帮我们将数据切分 load 到相应 GPU，将模型复制到相应 GPU，进行正向传播计算梯度并汇总： model = nn.DataParallel(model.cuda(...0]) 值得注意的是，模型和数据都需要先 load 进 GPU 中，DataParallel 的 module 才能对其进行处理，否则会报错： # 这里要 model.cuda() model = nn.DataParallel...model = ... model = nn.DataParallel(model.to(device), device_ids=gpus, output_device=gpus[0]) optimizer...DataParallel 与 DistributedDataParallel 的区别 关于 nn.DataParallel (以下简称DP) 和 DistributedDataParallel (以下简称...dp_model.module 中，因此我们保存时可以仅保存这一部分 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
if not self.device_ids: return self.module(*inputs, **kwargs) 网上没有相关解决方案，那没办法，就不用 nn.DataParallel...# create MODNet and load the pre-trained ckpt modnet = MODNet(backbone_pretrained=True) # modnet = nn.DataParallel
需要进行汇聚等操作，因而需要比单卡运行时多留出一些空间 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...# dim = 0 [6, xxx] -> [2, ...], [2, ...], [2, ...] on 3 GPUs model = nn.DataParallel(model) # 先DataParallel...这里有两个误区需要小心： # data parallel object has no save_pretrained model = xxx.from_pretrained(PATH) model = nn.DataParallel
需要的同学可以当作 quickstart 将所需要的部分 copy 到自己的项目中（Github 请点击下面链接）： nn.DataParallel[1] 简单方便的 nn.DataParallel torch.distributed...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 会自动帮我们将数据切分 load 到相应 GPU，将模型复制到相应 GPU，进行正向传播计算梯度并汇总： model = nn.DataParallel(model.cuda(...[0]) 值得注意的是，模型和数据都需要先 load 进 GPU 中，DataParallel 的 module 才能对其进行处理，否则会报错： # 这里要 model.cuda() model = nn.DataParallel...model = ... model = nn.DataParallel(model.to(device), device_ids=gpus, output_device=gpus[0]) optimizer
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
而其提供了两种办法在多GPU上分割数据和模型：即 nn.DataParallel 以及 nn.DistributedDataParallel。...nn.DataParallel 使用起来更加简单（通常只要封装模型然后跑训练代码就ok了）。...除此之外，nn.DataParallel 需要所有的GPU都在一个节点（一台机器）上，且并不支持 Apex 的 混合精度训练. 3....而这个教程很好地描述了在底层， nn.DistributedDataParallel 和 nn.DataParallel 到底有什么不同。...然而他并没有如何使用 nn.DataParallel 的例程。 4. 大纲 本教程实际上是针对那些已经熟悉在Pytorch中训练神经网络模型的人的，本文不会详细介绍这些代码的任何一部分。
into the original module.The batch size should be larger than the number of GPUs used.See also: Use nn.DataParallel
model = nn.DataParallel(model) 这是整个教程的核心，我们接下来将会详细讲解。...如果我们有多个 GPU，我们可以用 nn.DataParallel 来 包裹 我们的模型。然后我们使用 model.to(device) 把模型放到多 GPU 中。...# dim = 0 [30, xxx] -> [10, ...], [10, ...], [10, ...] on 3 GPUs model = nn.DataParallel(model)model.to
PyTorch提供了nn.DataParallel类来实现数据并行处理，使得我们可以将模型分布到多个GPU上进行训练。...pythonCopy code# 数据并行处理model = nn.DataParallel(model)通过上述这些优化策略，我们可以有效地降低GPU显存的占用，避免"out of memory"错误的发生
除此之外，我提供一个定制化的模型nn.DataParallel ，它能够使不同批次混乱的型号出现在不同的绘图处理器上。...你可以在My nn.DataParallel 这节找到更多关于这个的详细内容。...我的nn.DataParallel TBA 开始 克隆这个仓库： git clone https://github.com/roytseng-tw/mask-rcnn.pytorch.git 命令 在
也可以参考：使用 nn.DataParallel 替代 multiprocessing 最佳实践和提示 避免和处理死锁 当创建一个新进程时，很多情况会发生，最常见的就是后台线程间的死锁。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
